Cursul Microsoft AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution este destinat dezvoltatorilor de software care doresc să creeze aplicații însoțite de AI ce utilizează Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search și Microsoft Bot Framework. Cursul va folosi C# sau Python ca limbaj de programare.
În cadrul cursului Microsoft AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution vei învăța:
- Să descrii considerațiile pentru dezvoltarea de aplicații cu AI
- Să creezi, configurezi, implementezi și securizezi Azure Cognitive Services
- Să dezvolți aplicații care analizează text
- Să dezvolți aplicații activate pentru vorbire
- Să creezi aplicații cu capacități de înțelegere a limbajului natural
- Să creezi aplicații QnA
- Să creezi soluții conversaționale cu roboți
- Să utilizezi serviciile de viziune computerizată pentru a analiza imagini și videoclipuri
- Să creezi modele personalizate de viziune computerizată
- Să dezvolți aplicații care detectează, analizează și recunosc fețe
- Să dezvolți aplicații care citesc și procesează text în imagini și documente
- Să creezi soluții inteligente de căutare pentru extragerea cunoștințelor
Pentru a se înscrie la cursul Microsoft AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution, participanții trebuie:
- Să cunoască Microsoft Azure și să aibă capacitatea de a naviga prin portalul Azure
- Să aibă cunoștințe C# sau Python
- Să fie familiarizați cu semantica de programare JSON și REST
Materialele de curs sunt în limba Engleză. Predarea se face în limba Română.
Module 1: Introduction to AI on Azure
Artificial Intelligence (AI) is increasingly at the core of modern apps and services. In this module, you’ll learn about some common AI capabilities that you can leverage in your apps, and how those capabilities are implemented in Microsoft Azure. You’ll also learn about some considerations for designing and implementing AI solutions responsibly.
Module 2: Developing AI Apps with Cognitive Services
Cognitive Services are the core building blocks for integrating AI capabilities into your apps. In this module, you’ll learn how to provision, secure, monitor, and deploy cognitive services.
Module 3: Getting Started with Natural Language Processing
Natural Language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with extracting insights from written or spoken language. In this module, you’ll learn how to use cognitive services to analyze and translate text.
Module 4: Building Speech-Enabled Applications
Many modern apps and services accept spoken input and can respond by synthesizing text. In this module, you’ll continue your exploration of natural language processing capabilities by learning how to build speech-enabled applications.
Module 5: Creating Language Understanding Solutions
To build an application that can intelligently understand and respond to natural language input, you must define and train a model for language understanding. In this module, you’ll learn how to use the Language Understanding service to create an app that can identify user intent from natural language input.
Module 6: Building a QnA Solution
One of the most common kinds of interaction between users and AI software agents is for users to submit questions in natural language, and for the AI agent to respond intelligently with an appropriate answer. In this module, you’ll explore how the QnA Maker service enables the development of this kind of solution.
Module 7: Conversational AI and the Azure Bot Service
Bots are the basis for an increasingly common kind of AI application in which users engage in conversations with AI agents, often as they would with a human agent. In this module, you’ll explore the Microsoft Bot Framework and the Azure Bot Service, which together provide a platform for creating and delivering conversational experiences.
Module 8: Getting Started with Computer Vision
Computer vision is an area of artificial intelligence in which software applications interpret visual input from images or video. In this module, you’ll start your exploration of computer vision by learning how to use cognitive services to analyze images and video.
Module 9: Developing Custom Vision Solutions
While there are many scenarios where pre-defined general computer vision capabilities can be useful, sometimes you need to train a custom model with your own visual data. In this module, you’ll explore the Custom Vision service, and how to use it to create custom image classification and object detection models.
Module 10: Detecting, Analyzing, and Recognizing Faces
Facial detection, analysis, and recognition are common computer vision scenarios. In this module, you’ll explore the user of cognitive services to identify human faces.
Module 11: Reading Text in Images and Documents
Optical character recognition (OCR) is another common computer vision scenario, in which software extracts text from images or documents. In this module, you’ll explore cognitive services that can be used to detect and read text in images, documents, and forms.
Module 12: Creating a Knowledge Mining Solution
Ultimately, many AI scenarios involve intelligently searching for information based on user queries. AI-powered knowledge mining is an increasingly important way to build intelligent search solutions that use AI to extract insights from large repositories of digital data and enable users to find and analyze those insights.
–
Acest curs îi pregătește pe participanți pentru susținerea examenului Microsoft AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution și obținerea certificării de Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate
Microsoft AI-102 – Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
Detalii curs
FAQ curs Microsoft AI-102 – Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
Cum poate Microsoft AI-102 să sprijine o companie în implementarea soluțiilor AI?
Cursul și certificarea AI-102 permit dezvoltatorilor și echipelor tehnice să dezvolte soluții AI scalabile, eficiente și conforme pe Azure. Compania poate integra inteligența artificială în procese, automatiza operațiuni complexe și utiliza analiza avansată de date, crescând eficiența și oferind o experiență superioară clienților.
Ce competențe practice vor fi dobândite de angajați în urma acestui curs?
Participanții vor învăța să dezvolte modele AI folosind Azure Machine Learning, să creeze soluții pentru recunoaștere de imagini, procesare de text și să integreze servicii cognitive Azure. De asemenea, vor dobândi competențe în implementarea de chatbot-uri, monitorizarea și optimizarea performanței acestora pentru o mai bună integrare în business.
Cum influențează certificarea AI-102 capabilitatea companiei de a rămâne competitivă?
AI-102 permite companiei să adopte și să implementeze soluții AI inovatoare, îmbunătățind astfel eficiența și oferind un avantaj competitiv. Implementarea tehnologiilor avansate poate reduce costurile operaționale, accelera procesele și ajuta compania să răspundă mai rapid nevoilor pieței și ale clienților, păstrând-o competitivă.
Cât de importantă este documentarea și monitorizarea continuă a soluțiilor AI învățate în AI-102 pentru afaceri?
Documentarea și monitorizarea soluțiilor AI permit companiilor să asigure performanța, scalabilitatea și conformitatea acestora. AI-102 învață profesioniștii să stabilească procese de evaluare și optimizare continuă, esențiale pentru menținerea calității soluțiilor și adaptarea acestora la cerințele în schimbare ale pieței.
De ce îmi este afișată această pagină?
Acest curs este recomandat datorită căutărilor tale ce includ termeni precum: ai102, ai 102 azure, microsoft azure ai 102, ai 102 certification, azure ai 102 certification, ai 102 course, ai 102 training, azure ai 102, ai102 course, training ai102, microsoft azure ai 102 certification, curs ai102, certficare ai102, learn ai102 sau alții.