Cours AI-900 Fondamentaux de l'IA Azure avec Simulations Virtuelles

Aperçu

Préparez-vous pour l'examen AI-900 avec des laboratoires dirigés par des instructeurs et des simulations pratiques disponibles 24/7 Ce que vous apprendrez :

Apprenez les concepts et réalisez des activités pratiques nécessaires pour réussir l'examen AI-900Acquérez une immense quantité de connaissances sur les services avancés d'Azure AIBénéficiez d'une expérience pratique avec les services d'Azure AIUtilisez des simulations pratiques accessibles à tout moment, n'importe où ! Nous espérons vraiment que vous serez d'accord, cette formation est bien plus que le cours moyen sur Udemy !

Ayez accès à ce qui suit :

Formation dispensée par un instructeur de plus de 25 ans qui a formé des milliers de personnes et est également un formateur certifié MicrosoftConférence qui explique les concepts de manière facile à comprendre pour quelqu'un qui débute avec ce matérielSimulations et exercices pratiques dirigés par un instructeur qui peuvent être suivis même si vous avez peu ou pas d'expérienceSUJETS COUVERTSINCLUANTDESCONFÉRENCENSETTUTORIELSPRACTIQUES :

IntroductionBienvenue dans le coursIMPORTANT Utilisation des devoirs dans le coursCréation d’un compte Azure gratuitOrdre des concepts abordés dans le coursIntroduction à la terminologie de l’intelligence artificielleIdentifier les caractéristiques des charges de travail AI courantesComprendre les caractéristiques des charges de travail de détection d’anomaliesExemple de détection d’anomalies univariéeExemple de détection d’anomalies multivariéeQuelles sont les charges de travail de vision par ordinateur ?Usage conceptuel des charges de travail de traitement du langage naturelVisualiser les principes de l'exploration des connaissancesIdentifier les principes directeurs pour une AI responsableIntroduction à l’AI responsableÉquité et inclusivité dans une solution AIFiabilité et sécurité dans une solution AIConfidentialité et sécurité dans une solution AITRansparence dans une solution AIResponsabilité dans une solution AIIdentifier les types courants d'apprentissage automatiqueCréer un espace de travail Azure Machine Learning pour des scénarios d'apprentissage automatiqueQu'est-ce que l'apprentissage automatique par régression ?Construire un pipeline avec apprentissage automatique par régression pour nettoyer un ensemble de donnéesMettre en œuvre un scénario d'apprentissage automatique par régressionÉvaluer les résultats des scénarios d'apprentissage automatique par régressionQu'est-ce que l'apprentissage automatique par classification ?Mettre en œuvre un scénario d'apprentissage automatique par classification dans AzureCompréhension des étiquettes sur une matrice de confusionExemple d'apprentissage automatique par regroupementDécrire les concepts de base de l'apprentissage automatiqueComprendre les caractéristiques et les étiquettes dans un ensemble de données pour l'apprentissage automatiqueComment les ensembles de données d'entraînement et de validation sont utilisés en apprentissage automatiqueDécrire les capacités des outils visuels dans Azure Machine Learning StudioUtiliser l'apprentissage automatique automatiséComprendre Azure Machine Learning DesignerNettoyer nos ressources Azure existantesIdentifier les types courants de solutions de vision par ordinateurQuelles sont les solutions Azure pour la vision par ordinateur ?Créer une ressource de vision par ordinateur AzureSolutions de classification d'images et de détection d'objets dans le studio de visionSolutions de reconnaissance optique de caractères dans le studio de visionSolutions de détection faciale et d'analyse faciale dans le studio de visionSolutions d'analyse spatiale dans le studio de visionIdentifier les outils et services Azure pour les tâches de vision par ordinateurUtiliser l'outil POSTMAN pour interagir avec les services Azure AIMettre en œuvre les capacités du service Computer VisionMettre en œuvre les capacités du service Custom VisionMettre en œuvre les capacités du service FaceMettre en œuvre les capacités du service Form RecognizerIdentifier les caractéristiques des scénarios de charge de travail NLP courantsQuelles sont les caractéristiques AI langue d'Azure ?Créer une ressource de service de langue dans AzureEssayer l'extraction des phrases clésEssayer la reconnaissance des entités clésEssayer l'analyse des sentiments clésEssayer la modélisation linguistique cléEssayer la reconnaissance et synthèse vocale clésEssayer la traduction cléIdentifier les outils et services Azure pour les charges de travail NLPExplorer les capacités du service LanguageExplorer les capacités du service SpeechExplorer les capacités du service TranslatorConfigurer la langue AI Azure pour prendre en charge les questions et réponsesIdentifier les considérations pour les solutions AI conversationnelles sur AzureComprendre les caractéristiques et les utilisations des botsCapacités des Power Virtual Agents et du service Bot AzureSupprimer la ressource existanteIdentifier les caractéristiques et capacités de l'AI générative & du service Azure Open AICaractéristiques des modèles Open AI génératifsScénarios communs pour l'Open AI génératifConsidérations pour une AI responsable pour l'AI générative

Programme

• Introduction à l'IA et fondamentaux de l'IA Azure
Aperçu des concepts et définitions de l'IA
Introduction aux services Microsoft Azure AI
• Premiers pas avec Azure
Création d'un compte Azure
Navigation dans le portail Azure
Compréhension des offres de services Azure AI
• Concepts de l'apprentissage automatique
Introduction à l'apprentissage automatique (ML) et à ses applications
Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
Aperçu de Microsoft Azure Machine Learning Studio
• Traitement du langage naturel (NLP)
Comprendre le NLP et ses cas d'utilisation
Introduction aux services cognitifs Azure pour la langue
Analyse de texte et analyse de sentiment
• Vision par ordinateur
Notions de base sur la vision par ordinateur
Services cognitifs Azure pour la vision
Traitement et analyse d'images avec Azure
• IA conversationnelle et bots
Introduction à l'IA conversationnelle
Création de chatbots avec Azure Bot Service
Intégration de l'IA dans les chatbots avec Language Understanding (LUIS)
• IA responsable et éthique
Principes de l'IA responsable
Considérations éthiques dans le développement et le déploiement de l'IA
Outils et meilleures pratiques pour l'équité et la transparence de l'IA
• Simulations virtuelles Azure AI
Laboratoires et simulations virtuels pratiques
Scénarios d'IA réels et études de cas
Utilisation des outils Azure AI dans des environnements simulés
• Préparation à l'examen
Compréhension du format de certification AI-900
Révision des concepts clés et des offres de services
Questions de pratique et stratégies d'examen
• Évaluation finale et fin de formation
Réalisation de l'évaluation finale du cours
Retour d'expérience et revue du cours
Certification de fin et prochaines étapes

Enseigné par

John Christopher

Sujets

Programmation