Opracowywanie rozwiązań AI na platformie Azure

DATA06

Czego nauczysz się na tym szkoleniu?

To szkolenie jest przeznaczone dla deweloperów oprogramowania, którzy chcą tworzyć wbudowane aplikacje sztucznej inteligencji korzystające z usługi Azure AI Foundry i innych usług azure AI. Tematy w tym szkoleniu obejmują opracowywanie aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji, tworzenie agentów sztucznej inteligencji i rozwiązań implementujących przetwarzanie obrazów i wyodrębnianie informacji.

Przeznaczenie

Projektanci raportów
Programiści i projektanci baz danych
Administratorzy baz danych

Wymagania

Znajomość środowiska Windows
Podstawowa znajomość relacyjnych baz danych

Czas trwania

5 dni

Poziom

Zaawansowany

  1. Planowanie i przygotowywanie do tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji na platformie Azure
    1. Co to jest sztuczna inteligencja
    2. Usługi sztucznej inteligencji platformy Azure
    3. Azure AI Foundry
    4. Narzędzia deweloperskie i zestawy SDK
    5. Odpowiedzialne używanie sztucznej inteligencji
  2. Wybieranie i wdrażanie modeli z katalogu modeli w portalu usługi Azure AI Foundry
    1. Eksplorowanie modeli językowych w katalogu modeli
    2. Wdrażanie modelu w punkcie końcowym
    3. Zwiększanie wydajności modelu językowego
  3. Tworzenie aplikacji sztucznej inteligencji przy użyciu zestawu Azure AI Foundry SDK
    1. Co to jest zestaw Azure AI Foundry SDK
    2. Praca z połączeniami projektu
    3. Tworzenie klienta czatu
  4. Rozpocznij od przepływu promptów, aby tworzyć aplikacje modelu językowego w platformie Azure AI Foundry
    1. Omówienie cyklu projektowania aplikacji dużego modelu językowego (LLM)
    2. Omówienie podstawowych składników i eksplorowanie typów przepływów
    3. Eksplorowanie połączeń i środowisk uruchomieniowych
    4. Eksplorowanie wariantów i opcji monitorowania
  5. Opracowywanie rozwiązania opartego na technologii RAG przy użyciu własnych danych w Azure AI Foundry
    1. Jak zrozumieć uziemienie modelu językowego
    2. Umożliwia wyszukiwanie danych
    3. Tworzenie aplikacji klienckiej opartej na usłudze RAG
    4. Implementowanie funkcji RAG w przepływie monitu
  6. Dostosowywanie modelu językowego za pomocą rozwiązania Azure AI Foundry
    1. Dowiedz się, kiedy dostroić model językowy
    2. Przygotowywanie danych w celu dostosowania modelu uzupełniania czatu
    3. Dostrajanie modeli językowych w portalu Azure AI Foundry
  7. Implementowanie odpowiedzialnego rozwiązania do generowania sztucznej inteligencji w Azure AI Foundry
    1. Planowanie odpowiedzialnego rozwiązania do generowania sztucznej inteligencji
    2. Mapowanie potencjalnych szkód
    3. Mierzenie potencjalnych szkód
    4. Eliminowanie potencjalnych szkód
    5. Zarządzanie odpowiedzialnym rozwiązaniem do generowania sztucznej inteligencji
  8. Ocena wydajności generowania sztucznej inteligencji w portalu Azure AI Foundry
    1. Ocena wydajności modelu
    2. Ręczne ocenianie wydajności modelu
    3. Zautomatyzowane oceny
  9. Wprowadzenie do tworzenia agenta sztucznej inteligencji na platformie Azure
    1. Co to są agenci sztucznej inteligencji
    2. Opcje rozwoju agentów
    3. Usługa agenta usługi Azure AI Foundry
  10. Tworzenie agenta sztucznej inteligencji za pomocą usługi Azure AI Foundry Agent
    1. Co to jest agent sztucznej inteligencji
    2. Jak używać usługi agenta usługi Azure AI Foundry
    3. Opracowywanie agentów za pomocą usługi Azure AI Foundry Agent Service
  11. Integrowanie niestandardowych narzędzi z agentem
    1. Dlaczego warto używać narzędzi niestandardowych
    2. Opcje implementowania narzędzi niestandardowych
    3. Jak zintegrować narzędzia niestandardowe
  12. Opracowywanie rozwiązania z wieloma agentami za pomocą usługi Azure AI Foundry Agent Service
    1. Zrozumienie połączonych agentów
    2. Projektowanie rozwiązania wieloagentowego z połączonymi agentami
  13. Integrowanie narzędzi MCP z agentami usługi Azure AI
    1. Zrozumienie odkrywania narzędzi MCP
    2. Integrowanie narzędzi agenta przy użyciu serwera MCP i klienta
  14. Opracowywanie agenta sztucznej inteligencji za pomocą jądra semantycznego
    1. Omówienie agentów sztucznej inteligencji jądra semantycznego
    2. Tworzenie agenta sztucznej inteligencji platformy Azure za pomocą jądra semantycznego
    3. Dodawanie wtyczek do agenta sztucznej inteligencji platformy Azure
  15. Organizowanie rozwiązania z wieloma agentami przy użyciu jądra semantycznego
    1. Omówienie struktury agenta jądra semantycznego
    2. Tworzenie czatu grupy agentów
    3. Projektowanie strategii wyboru agenta
    4. Definiowanie strategii kończenia czatu
  16. Analizowanie tekstu przy użyciu języka AI platformy Azure
    1. Aprowizowanie zasobu języka sztucznej inteligencji platformy Azure
    2. Wykrywanie języka
    3. Wyodrębnianie kluczowych fraz
    4. Analiza sentymentu
    5. Wyodrębnianie jednostek
    6. Wyodrębnianie połączonych jednostek
  17. Tworzenie rozwiązań do odpowiadania na pytania przy użyciu języka sztucznej inteligencji platformy Azure
    1. Zrozumienie odpowiadania na pytania
    2. Porównanie odpowiedzi na pytania z usługą Azure AI Language Understanding
    3. Tworzenie bazy wiedzy
    4. Implementowanie konwersacji wieloełowej
    5. Testowanie i publikowanie bazy wiedzy
    6. Wykorzystaj bazę wiedzy
    7. Zwiększanie wydajności odpowiedzi na pytania
  18. Tworzenie modelu interpretacji języka konwersacyjnego
    1. Omówienie wstępnie utworzonych możliwości usługi językowej Azure AI
    2. Informacje o zasobach związanych z tworzeniem modelu interpretacji języka konwersacyjnego
    3. Definiowanie intencji, wypowiedzi i jednostek
    4. Używanie wzorców do rozróżniania podobnych wypowiedzi
    5. Korzystanie ze wstępnie utworzonych składników jednostki
    6. Trenowanie, testowanie, publikowanie i przeglądanie modelu interpretacji języka konwersacji
  19. Tworzenie niestandardowego rozwiązania do klasyfikacji tekstu
    1. Omówienie typów projektów klasyfikacji
    2. Informacje na temat tworzenia projektów klasyfikacji tekstu
  20. Niestandardowe rozpoznawanie nazwanych jednostek
    1. Zrozumienie niestandardowego rozpoznawania nazwanych jednostek
    2. Etykietowanie danych
    3. Trenowanie i ocenianie modelu
  21. Tłumaczenie tekstu przy użyciu usługi Azure AI Translator
    1. Aprowizowanie zasobu usługi Azure AI Translator
    2. Omówienie wykrywania, tłumaczenia i transliteracji języka
    3. Określanie opcji tłumaczenia
    4. Definiowanie tłumaczeń niestandardowych
  22. Tworzenie aplikacji z obsługą mowy za pomocą usług Azure AI
    1. Aprowizowanie zasobu platformy Azure na potrzeby mowy
    2. Korzystanie z interfejsu API zamiany mowy na tekst w usłudze Azure AI
    3. Korzystanie z interfejsu API zamiany tekstu na mowę
    4. Konfigurowanie formatu audio i głosów
    5. Korzystanie z języka znaczników syntezy mowy
  23. Tłumaczenie mowy za pomocą usługi Rozpoznawanie mowy w usłudze Azure AI
    1. Aprowizowanie zasobu platformy Azure na potrzeby tłumaczenia mowy
    2. Tłumaczenie mowy na tekst
    3. Syntetyzowanie tłumaczeń
  24. Opracowywanie aplikacji do generowania sztucznej inteligencji z obsługą dźwięku
    1. Wdrażanie modelu wielomodalnego
    2. Tworzenie aplikacji do czatu opartego na dźwiękach
  25. Analizowanie obrazów
    1. Konfigurowanie zasobu usługi Azure AI Vision
    2. Analizowanie obrazu
  26. Odczytywanie tekstu na obrazach
    1. Eksplorowanie opcji sztucznej inteligencji platformy Azure na potrzeby odczytywania tekstu
    2. Odczytywanie tekstu za pomocą analizy obrazów usługi Azure AI Vision
  27. Wykrywanie, analizowanie i rozpoznawanie twarzy
    1. Planowanie rozwiązania do wykrywania, analizy lub rozpoznawania twarzy
    2. Wykrywanie i analizowanie twarzy
    3. Weryfikowanie i identyfikowanie twarzy
    4. Zagadnienia dotyczące odpowiedzialnej sztucznej inteligencji dla rozwiązań opartych na twarzy
  28. Klasyfikowanie obrazów
    1. Usługa Custom Vision w Azure AI
    2. Trenowanie modelu klasyfikacji obrazów
    3. Tworzenie aplikacji klienckiej klasyfikacji obrazów
  29. Wykrywanie obiektów na obrazach
    1. Używanie usługi Azure AI Custom Vision do wykrywania obiektów
    2. Trenowanie detektora obiektów
    3. Opracowywanie aplikacji klienckiej wykrywania obiektów
  30. Analiza filmów wideo
    1. Omówienie możliwości usługi Azure Video Indexer
    2. Wyodrębnij niestandardowe informacje
    3. Korzystanie z widżetów i interfejsów API analizatora wideo
  31. Stwórz aplikację generatywnej sztucznej inteligencji z funkcjami wizualnymi
    1. Wdrażanie modelu wielomodalnego
    2. Opracuj aplikację do czatu opartą na wizji komputerowej
  32. Generowanie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji
    1. Co to są modele generowania obrazów
    2. Eksplorowanie modeli generowania obrazów w portalu usługi Azure AI Foundry
    3. Tworzenie aplikacji klienckiej korzystającej z modelu generowania obrazów
  33. Tworzenie rozwiązania do analizy wielomodalnej za pomocą usługi Azure AI Content Understanding
    1. Co to jest usługa Azure AI Content Understanding
    2. Tworzenie analizatora usługi Content Understanding
    3. Korzystanie z interfejsu API REST usługi Content Understanding
  34. Tworzenie aplikacji klienckiej usługi Azure AI Content Understanding
    1. Przygotowanie do korzystania z interfejsu API REST usługi AI Content Understanding
    2. Tworzenie analizatora usługi Content Understanding
    3. Analizowanie zawartości
  35. Korzystanie ze wstępnie utworzonych modeli analizy dokumentów
    1. Omówienie wstępnie utworzonych modeli
    2. Korzystanie z modeli Dokument ogólny, Odczyt i Układ
    3. Korzystanie z modeli finansowych, identyfikatorów i podatków
  36. Wyodrębnianie danych z formularzy za pomocą analizy dokumentów platformy Azure
    1. Co to jest usługa Azure Document Intelligence
    2. Rozpoczynanie pracy z usługą Azure Document Intelligence
    3. Trenowanie modeli niestandardowych
    4. Korzystanie z modeli analizy dokumentów platformy Azure
    5. Korzystanie z programu Azure Document Intelligence Studio
  37. Tworzenie rozwiązania do wyszukiwania wiedzy za pomocą usługi Azure AI Search
    1. Co to jest usługa Azure AI Search
    2. Wyodrębnianie danych za pomocą indeksatora
    3. Wzbogacanie wyodrębnionych danych dzięki umiejętnościom sztucznej inteligencji
    4. Przeszukiwanie indeksu
    5. Wyodrębnione informacje przechowuj w magazynie wiedzy

DATA06 - Opracowywanie rozwiązań AI na platformie Azure

Zobacz również
Zamów
zegar 24/7 Wsparcie
od ExpertDBA
glob Zdalne
wsparcie
ludzie Dedykowane
zasoby DBA
zegar Dostosowane
SLA