Questo corso è stato ritirato dal portfolio del fornitore ed è stato sostituito con Microsoft AI-103: Sviluppare app e agenti di IA su Azure .
corso Microsoft AI-102: Sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale in Azure è per DEV di software che Voglio s creare applicatoii INSIEME dall'AI ce utilizzarează Azure Servizi Cognitivi, Azure Ricerca cognitiva şi Microsoft Quadro bot. corso va utilizzare C# o Come Python lingua de appuntamento.
în all'interno del corso Microsoft AI-102: Progettazione e implementazione a Microsoft Azure La soluzione AI lo farà Imparare:
- Descrivere le considerazioni per lo sviluppo di applicazioni IA
- Creare, configurare, implementare şi effettivamente sicuro Azure Servizi cognitivi
- Sviluppare applicazioni che analizzano il testo
- Sviluppare applicazioni abilitate alla sintesi vocale
- Per creare applicazioni con funzionalità di comprensione del linguaggio naturale
- Per creare applicazioni QnA
- Per creare soluzioni conversazionali con i bot
- Utilizzare i servizi di visione artificiale per analizzare le immagini şi video
- Crea modelli di visione artificiale personalizzati
- Per sviluppare applicazioni che rilevano, analizzano şi Riconosco i volti
- Per sviluppare applicazioni che leggano şi elaborare il testo in immagini şi documentazione
- Creare soluzioni di ricerca intelligenti per l’estrazione della conoscenza
Essere A al corso Microsoft AI-102: Progettazione e implementazione a Microsoft Azure Soluzione AI, i partecipanti devono:
- Sapere Microsoft Azure şi avere la possibilità di navigare nel portale Azure
- Avere conoscenza di C# o Python
- Acquisire familiarità con la semantica della programmazione JSON şi REST
materiali de maledizione esistono in lingua Italiană. Consegnando è fatto in lingua Română.
Modulo 1: Introduzione all'intelligenza artificiale Azure
L’intelligenza artificiale (AI) è sempre più al centro delle app e dei servizi moderni. In questo modulo imparerai alcune funzionalità comuni dell'intelligenza artificiale che puoi sfruttare nelle tue app e come tali funzionalità vengono implementate in Microsoft Azure. Imparerai anche alcune considerazioni per progettare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale in modo responsabile.
Modulo 2: Sviluppo di app AI con servizi cognitivi
I servizi cognitivi sono gli elementi fondamentali per l'integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale nelle tue app. In questo modulo imparerai come fornire, proteggere, monitorare e distribuire servizi cognitivi.
Modulo 3: Iniziare con l'elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di estrarre informazioni dal linguaggio scritto o parlato. In questo modulo imparerai come utilizzare i servizi cognitivi per analizzare e tradurre il testo.
Modulo 4: Creazione di applicazioni abilitate alla sintesi vocale
Molte app e servizi moderni accettano input vocali e possono rispondere sintetizzando il testo. In questo modulo continuerai la tua esplorazione delle capacità di elaborazione del linguaggio naturale imparando a creare applicazioni abilitate alla sintesi vocale.
Modulo 5: Creazione di soluzioni per la comprensione del linguaggio
Per creare un'applicazione in grado di comprendere e rispondere in modo intelligente all'input del linguaggio naturale, è necessario definire e addestrare un modello per la comprensione del linguaggio. In questo modulo imparerai come utilizzare il servizio Language Understanding per creare un'app in grado di identificare l'intento dell'utente dall'input in linguaggio naturale.
Modulo 6: creazione di una soluzione QnA
Uno dei tipi più comuni di interazione tra utenti e agenti software AI è che gli utenti pongano domande in linguaggio naturale e che l'agente AI risponda in modo intelligente con una risposta appropriata. In questo modulo esplorerai come il servizio QnA Maker consente lo sviluppo di questo tipo di soluzione.
Modulo 7: IA conversazionale e Azure Servizio BOT
I bot sono la base per un tipo sempre più comune di applicazione IA in cui gli utenti intraprendono conversazioni con agenti IA, spesso come farebbero con un agente umano. In questo modulo esplorerai il Microsoft Bot Framework e Azure Bot Service, che insieme forniscono una piattaforma per creare e fornire esperienze di conversazione.
Modulo 8: Introduzione alla visione artificiale
La visione artificiale è un'area dell'intelligenza artificiale in cui le applicazioni software interpretano l'input visivo da immagini o video. In questo modulo inizierai la tua esplorazione della visione artificiale imparando a utilizzare i servizi cognitivi per analizzare immagini e video.
Modulo 9: Sviluppo di soluzioni di visione personalizzate
Sebbene esistano molti scenari in cui le funzionalità generali predefinite di visione artificiale possono essere utili, a volte è necessario addestrare un modello personalizzato con i propri dati visivi. In questo modulo esplorerai il servizio Custom Vision e come utilizzarlo per creare modelli personalizzati di classificazione delle immagini e rilevamento degli oggetti.
Modulo 10: Rilevamento, analisi e riconoscimento dei volti
Il rilevamento, l'analisi e il riconoscimento facciale sono scenari comuni di visione artificiale. In questo modulo esplorerai l'utilizzo dei servizi cognitivi per identificare i volti umani.
Modulo 11: Lettura del testo in immagini e documenti
Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è un altro scenario comune di visione artificiale, in cui il software estrae testo da immagini o documenti. In questo modulo esplorerai i servizi cognitivi che possono essere utilizzati per rilevare e leggere il testo in immagini, documenti e moduli.
Modulo 12: Creazione di una soluzione di knowledge mining
In definitiva, molti scenari di intelligenza artificiale implicano la ricerca intelligente di informazioni in base alle query degli utenti. Il knowledge mining basato sull’intelligenza artificiale è un modo sempre più importante per creare soluzioni di ricerca intelligenti che utilizzano l’intelligenza artificiale per estrarre informazioni da grandi archivi di dati digitali e consentire agli utenti di trovare e analizzare tali informazioni.
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acest maledizione LORO preparare pe partecipante per Sostengoerea esame Microsoft AI-102: Progettazione e implementazione a Microsoft Azure Soluzione AI şi COLLEZIONE certificazione de Microsoft Certificato: Azure Ingegnere AI associato
Microsoft AI-102: Sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale in Azure
Dettagli del Corso
Corso sulle domande frequenti Microsoft AI-102 – Progettazione e implementazione a Microsoft Azure Soluzione AI
Come può Microsoft AI-102 per supportare un'azienda nell'implementazione di soluzioni AI?
Il corso e la certificazione AI-102 consentono agli sviluppatori e ai team tecnici di sviluppare soluzioni AI scalabili, efficienti e conformi Azure. L’azienda può integrare l’intelligenza artificiale nei processi, automatizzare operazioni complesse e utilizzare analisi avanzate dei dati, aumentando l’efficienza e fornendo un’esperienza cliente superiore.
Quali competenze pratiche acquisiranno i dipendenti da questo corso?
I partecipanti impareranno a sviluppare modelli di intelligenza artificiale utilizzando Azure Machine Learning, creare soluzioni per il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione dei testi e integrare servizi cognitivi Azure. Acquisiranno inoltre competenze nell'implementazione di chatbot, nel monitoraggio e nell'ottimizzazione delle loro prestazioni per una migliore integrazione nel business.
In che modo la certificazione AI-102 influisce sulla capacità di un'azienda di rimanere competitiva?
AI-102 consente all'azienda di adottare e implementare soluzioni IA innovative, migliorando così l'efficienza e fornendo un vantaggio competitivo. L’implementazione di tecnologie avanzate può ridurre i costi operativi, accelerare i processi e aiutare l’azienda a rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato e dei clienti, mantenendola competitiva.
Quanto sono importanti per le aziende la documentazione e il monitoraggio continuo delle soluzioni AI apprese in AI-102?
La documentazione e il monitoraggio delle soluzioni AI consentono alle aziende di garantirne prestazioni, scalabilità e conformità. AI-102 insegna ai professionisti a stabilire processi continui di valutazione e ottimizzazione essenziali per mantenere la qualità delle soluzioni e adattarle alle mutevoli richieste del mercato.
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