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