Como Projetar e Implementar uma Solução de IA do Microsoft Azure

sobre o curso 32h

O curso AI-102: Como projetar e implementar uma solução de IA do Microsoft Azure destina-se a desenvolvedores de software que querem criar aplicativos infundidos com IA que usam os Serviços Cognitivos do Azure, o Azure Cognitive Search e o Microsoft Bot Framework. O curso usará C# ou Python como a linguagem de programação.

Perfil do público-alvo

Engenheiros de software envolvidos com criação, gerenciamento e implantação de soluções de IA que usam os Serviços Cognitivos do Azure, o Azure Cognitive Search e o Microsoft Bot Framework. Essas pessoas estão familiarizadas com C# ou Python e têm conhecimento sobre como usar APIs baseadas em REST para criar pesquisa visual computacional, análise de linguagem, mineração de conhecimento, pesquisa inteligente e soluções de IA de conversa no Azure.

Como engenheiro de IA do Microsoft Azure, você cria, gerencia e implanta soluções de IA que aproveitam ao máximo:

• Serviços Cognitivos do Azure.
• Serviços de IA Aplicada do Azure.

Suas responsabilidades incluem participar de todas as fases do desenvolvimento de soluções de IA, incluindo:

• Definição e design de requisitos
• Desenvolvimento
• Implantação
• Integração
• Manutenção
• Ajuste de desempenho
• Monitoramento

Você trabalha com arquitetos de soluções para traduzir a visão deles e com cientistas de dados, engenheiros de dados, Internet das Coisas (IoT), administradores de infraestrutura e outros desenvolvedores de software para criar soluções completas de IA de ponta a ponta.

Como engenheiro de IA do Azure, você tem experiência no desenvolvimento de soluções que usam linguagens como:

• Python
• C#

Você deve ser capaz de usar as APIs de Transferência de Estado Representacional (REST) e o SDK para criar soluções seguras de processamento de imagem, processamento de vídeo, processamento de linguagem natural, mineração de conhecimento e IA conversacional no Azure. Você deve estar familiarizado com todos os métodos de implementação de soluções de IA. Além disso, você entende os componentes que compõem o portfólio de IA do Azure e as opções de armazenamento de dados disponíveis. Como um engenheiro de IA do Azure, você também precisa entender e conseguir aplicar princípios de uso de IA responsável.

Áreas

• Microsoft - Cursos OFICIAIS
• (AI) Inteligência Artificial

Conteúdo

Preparar-se para desenvolver soluções de IA no Azure

Definir inteligência artificial

Entender os termos relacionados à IA

Entender as considerações para engenheiros de IA

Entender as considerações para a IA responsável

Entender as funcionalidades do Azure Machine Learning

Entender as funcionalidades dos Serviços Cognitivos do Azure

Entender as funcionalidades do Serviço de Bot do Azure

Entender as funcionalidades do Azure Cognitive Search

Criar e consumir Serviços Cognitivos

Provisionar um recurso dos serviços cognitivos

Identificar pontos de extremidade e chaves

Usar a API REST

Usar um SDK

Proteger os Serviços Cognitivos

Considerar a autenticação

Implementar segurança de rede

Monitorar os Serviços Cognitivos

Monitorar o custo

Criar alertas

Métricas de exibição

Gerenciar logs de diagnóstico

Implantar serviços cognitivos em contêineres

Entender contêineres

Usar Serviços Cognitivos em contêineres

Extrair insights do texto com o serviço de Linguagem

Provisionar um recurso de linguagem

Detectar o idioma

Extrair frases-chave

Analisar sentimento

Extrair entidades

Extrair entidades vinculadas

Traduzir textos com o serviço de Tradutor

Provisionar um recurso de Tradução

Entender a detecção, a tradução e a transliteração de idiomas

Especificar opções de tradução

Definir traduções personalizadas

Criar aplicativos habilitados para fala com o serviço de Fala

Provisionar um recurso do Azure para fala

Usar a API de Conversão de fala em texto

Usar a API de conversão de texto em fala

Configurar o formato de áudio e as vozes

Usar a Linguagem de Marcação de Sintetização de Voz

Traduzir a fala com o serviço de fala

Provisionar um recurso do Azure para a tradução de fala

Converter fala em texto

Sintetizar traduções

Compilar um modelo de reconhecimento vocal

Entender os recursos para compilar um modelo de reconhecimento vocal

Definir intenções, enunciados e entidades

Usar padrões para diferenciar enunciados semelhantes

Usar componentes de entidade predefinidos

Treinar, testar, publicar e revisar um modelo de reconhecimento vocal

Publicar e usar um aplicativo de Reconhecimento vocal

Entender os recursos do serviço de linguagem

Processar previsões

Usar um contêiner

Criar uma solução de respostas às perguntas

Entender respostas às perguntas

Comparar a resposta às perguntas com a compreensão da linguagem

Como criar uma base de dados de conhecimento

Implementar conversa com várias rodadas

Testar e publicar uma base de dados de conhecimento

Usar uma base de dados de conhecimento

Aprimorar o desempenho de respostas às perguntas

Criar um bot de resposta de pergunta

Criar um bot com o SDK do Bot Framework

Introdução aos princípios do design de bots

Introdução ao SDK do Bot Framework

Implementar manipuladores de atividade e diálogos

Implantar um bot

Criar um bot com o Bot Framework Composer

Entender maneiras de criar um bot

Introdução ao Bot Framework Composer

Entender diálogos

Entender o fluxo adaptativo

Projetar a experiência do usuário

Analisar imagens

Provisionar um recurso da Pesquisa Visual Computacional

Analisar uma imagem

Gerar uma miniatura recortada inteligente

Analisar vídeo

Entender os recursos do Analisador de Vídeo para Mídia

Extrair insights personalizados

Usar widgets e APIs do Analisador de Vídeo

Classificar imagens

Provisionar recursos do Azure para visão personalizada

Entender a classificação de imagem

Treinar um classificador de imagens

Detectar objetos em imagens

Entender a detecção de objetos

Treinar um detector de objetos

Considerar opções para rotular imagens

Detecte, analise e reconheça rostos

Identificar opções de detecção, análise e identificação faciais

Entender as considerações de análise facial

Detectar imagens com o serviço de pesquisa visual computacional

Entender os recursos do serviço de Detecção Facial

Comparar rostos detectados e fazer a correspondência deles

Implementar o reconhecimento do rosto

Ler texto em imagens e documentos com o serviço de Pesquisa Visual Computacional

Explorar as opções de Pesquisa Visual Computacional para ler textos

Usar a API de Leitura

Extrair dados de formulários com o Reconhecimento de Formulários

O que é o Reconhecimento de Formulários?

Introdução ao Reconhecimento de Formulários

Noções básicas sobre os modelos predefinidos

Treinamento de modelos personalizados

Usar modelos do Reconhecimento de Formulários

Usar o Estúdio do Reconhecimento de Formulários

Criar uma solução do Azure Cognitive Search

Recursos do Azure

Componentes de pesquisa

Entender o processo de indexação

Pesquisar um índice

Aplicação de filtragem e classificação

Aprimorar o índice

Criar uma habilidade personalizada para o Azure Cognitive Search

Criar uma habilidade personalizada

Adicionar uma habilidade personalizada a um conjunto de habilidades

Criar um repositório de conhecimento com o Azure Cognitive Search

Definir projeções

Definir um repositório de conhecimento

Requisitos

Antes de participar deste curso, os alunos devem ter:

• Conhecimento do Microsoft Azure e capacidade de navegar pelo portal do Azure

• Conhecimento de C# ou Python

• Familiaridade com a semântica de programação JSON e REST

Conhecimento de C# ou Python, ter participado do curso AI-900: Fundamento de IA no Azure ou possuir conhecimentos equivalentes.

Certificação

MATERIAL DIDÁTICO EM INGLÊS