Formation AI-102T00: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure

L'IA Artificial Intelligence (AI) est de plus en plus au cœur des applications et des services modernes. Dans ce module, vous découvrirez certaines capacités d'IA courantes que vous pouvez exploiter dans vos applications, et comment ces capacités sont mises en œuvre dans Microsoft Azure. Vous découvrirez également quelques éléments à prendre en compte pour concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA de manière responsable.

Leçons

• Introduction à l'intelligence artificielle

• L'intelligence artificielle dans Azure

À l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Décrire les éléments à prendre en compte pour créer des applications basées sur l'IA

• Identifier les services Azure pour le développement d'applications d'IA

Module 2 : Développer des applications d'IA avec les services cognitifs

Les services cognitifs sont les éléments de base de l'intégration des capacités d'IA dans vos applications. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner, sécuriser, surveiller et déployer les services cognitifs.

Leçons

• Premiers pas avec les services cognitifs

• Utiliser les services cognitifs pour les applications d'entreprise

Labo : Démarrer avec les services cognitifs

Lab : Gérer la sécurité des services cognitifs

Lab : Surveiller Cognitive Services

Lab : Utiliser un conteneur Cognitive Services

À l'issue de ce module, les étudiants seront en mesure de :

• Fournir et consommer des services cognitifs dans Azure

• Gérer la sécurité des services cognitifs

• Contrôler les services cognitifs

• Utiliser un conteneur de services cognitifs

Module 3 : S'initier au traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui s'occupe d'extraire des informations du langage écrit ou parlé. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les services cognitifs pour analyser et traduire du texte.

Leçons

• Analyse du texte

• Traduire un texte

Lab : Traduire un texte

Labo : Analyser un texte

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service cognitif Text Analytics pour analyser un texte

• Utiliser le service cognitif Translator pour traduire un texte

Module 4 : Construire des applications vocales

Beaucoup d'applications et de services modernes acceptent des entrées vocales et peuvent répondre en synthétisant du texte. Dans ce module, vous poursuivrez votre exploration des capacités de traitement du langage naturel en apprenant à construire des applications basées sur la parole.

Leçons

• Speech Recognition et synthèse

• Traduction de la parole

Labo : Reconnaître et synthétiser la parole

Labo : Traduire la parole

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service cognitif Speech pour reconnaître et synthétiser la parole

• Utiliser le service cognitif Speech pour traduire la parole

Module 5 : Créer des solutions de compréhension de la langue

Pour créer une application capable de comprendre et de répondre intelligemment à des entrées en langage naturel, vous devez définir et former un modèle de compréhension du langage. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser le service de compréhension du langage pour créer une application capable d'identifier l'intention de l'utilisateur à partir d'une entrée en langage naturel.

Leçons

• Créer une application de compréhension du langage

• Publication et utilisation d'une application de compréhension du langage

• Utiliser la compréhension du langage avec la parole

Lab : Créer une application client de compréhension du langage

Lab : Créer une application de compréhension du langage

Lab : Utiliser les services de compréhension de la parole et du langage

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Créer une application de compréhension du langage

• Créer une application client pour la compréhension du langage

• Intégrer la compréhension du langage et la parole

Module 6 : Construire une solution QnA

L'un des types d'interaction les plus courants entre les utilisateurs et les agents logiciels d'IA consiste pour les utilisateurs à soumettre des questions en langage naturel, et pour l'agent d'IA à répondre de manière intelligente avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous découvrirez comment le service QnA Maker permet de développer ce type de solution.

Leçons

• Créer une base de connaissances QnA

• Publier et utiliser une base de connaissances QnA

Lab : Créer une solution QnA

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser QnA Maker pour créer une base de connaissances

• Utiliser une base de connaissances QnA dans une application ou un bot

Module 7 : Conversational AI et le Azure Bot Service

Les bots sont la base d'un type d'application d'IA de plus en plus courant dans lequel les utilisateurs engagent des conversations avec des agents d'IA, souvent comme ils le feraient avec un agent humain. Dans ce module, vous explorerez le Microsoft Bot Framework et le Azure Bot Service, qui fournissent ensemble une plateforme pour créer et fournir des expériences conversationnelles.

Leçons

• Notions de base sur les robots

• Implémentation d'un bot conversationnel

Lab : Créer un bot avec le SDK Bot Framework

Lab : Créer un bot avec Bot Framework Composer

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le Bot Framework SDK pour créer un bot

• Utiliser le Bot Framework Composer pour créer un bot

Module 8 : Démarrer avec Computer Vision

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle dans lequel les applications logicielles interprètent les données visuelles provenant d'images ou de vidéos. Dans ce module, vous commencerez votre exploration de la vision par ordinateur en apprenant à utiliser les services cognitifs pour analyser des images et des vidéos.

Leçons

• Analyse d'images

• Analyse de vidéos

Labo : Analyser une vidéo

Labo : Analyser des images avec Computer Vision

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service Computer Vision pour analyser des images

• Utiliser Video Analyzer pour analyser des vidéos

Module 9 : Développer des solutions de vision personnalisées

Bien qu'il existe de nombreux scénarios dans lesquels les capacités générales prédéfinies de vision par ordinateur peuvent être utiles, il est parfois nécessaire d'entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Custom Vision, et comment l'utiliser pour créer des modèles personnalisés de classification d'images et de détection d'objets.

Leçons

• Classification d'images

• Détection d'objets

Labo : Classifier des images avec Custom Vision

Labo : Détecter des objets dans des images avec Custom Vision

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service Custom Vision pour mettre en oeuvre la classification d'images

• Utiliser le service Vision personnalisée pour mettre en œuvre la détection d'objets

Module 10 : Détection, analyse et reconnaissance de visages

La détection, l'analyse et la reconnaissance de visages sont des scénarios courants de vision par ordinateur. Dans ce module, vous explorerez l'utilisation des services cognitifs pour identifier les visages humains.

Leçons

• Détecter des visages avec le service Computer Vision

• Utilisation du service Visage

Labo : Détecter, analyser et reconnaître des visages

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Détecter des visages avec le service Computer Vision

• Détecter, analyser et reconnaître des visages avec le service Visage

Module 11 : Lire du texte dans des images et des documents

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un autre scénario courant de vision par ordinateur, dans lequel un logiciel extrait du texte à partir d'images ou de documents. Dans ce module, vous explorerez les services cognitifs qui peuvent être utilisés pour détecter et lire du texte dans des images, des documents et des formulaires.

Leçons

• Lire du texte avec le service Computer Vision

• Extraire des informations de formulaires avec le service Form Recognizer

Labo : Lire du texte dans des images

Labo : Extraire des données de formulaires

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service Computer Vision pour lire du texte dans des images et des documents

• Utiliser le service Form Recognizer pour extraire des données de formulaires numériques

Module 12 : Créer une solution d'exploration des connaissances

En fin de compte, de nombreux scénarios d'IA impliquent la recherche intelligente d'informations sur la base de requêtes d'utilisateurs. L'exploration des connaissances alimentée par l'IA est un moyen de plus en plus important de créer des solutions de recherche intelligente qui utilisent l'IA pour extraire des informations de vastes référentiels de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et d'analyser ces informations.

Leçons

• Mise en œuvre d'une solution de recherche intelligente

• Développer des compétences personnalisées pour un pipeline d'enrichissement

• Créer un magasin de connaissances

Lab : Créer une compétence personnalisée pour Azure Cognitive Search

Lab : Créer une solution Azure Cognitive Search

Lab : Créer une base de connaissances avec Azure Cognitive Search

A l'issue de ce module, les étudiants seront capables de :

• Créer une solution de recherche intelligente avec Azure Cognitive Search

• Implémenter une compétence personnalisée dans un pipeline d'enrichissement Azure Cognitive Search

• Utiliser Azure Cognitive Search pour créer une base de connaissances