Formation AI-102T00 : Conception et implémentation d'une solution IA Microsoft Azure

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure

L'Intelligence Artificielle (IA) est de plus en plus au cœur des applications et services modernes. Dans ce module, vous découvrirez certaines capacités IA courantes que vous pouvez intégrer dans vos applications, ainsi que la manière dont ces capacités sont implémentées dans Microsoft Azure. Vous apprendrez également quelques considérations pour concevoir et implémenter des solutions IA de manière responsable.

Leçons

• Introduction à l'Intelligence Artificielle

• L'Intelligence Artificielle sur Azure

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

• Décrire les considérations pour la création d'applications intégrant l'IA

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

Module 2 : Développement d'applications IA avec Cognitive Services

Les Cognitive Services constituent les briques fondamentales pour intégrer des capacités IA dans vos applications. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner, sécuriser, surveiller et déployer des services cognitifs.

Leçons

• Démarrage avec Cognitive Services

• Utilisation de Cognitive Services pour les applications d'entreprise

Labo : Démarrage avec Cognitive Services

Labo : Gestion de la sécurité de Cognitive Services

Labo : Surveillance de Cognitive Services

Labo : Utilisation d'un conteneur Cognitive Services

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

• Provisionner et consommer des services cognitifs sur Azure

• Gérer la sécurité des services cognitifs

• Surveiller les services cognitifs

• Utiliser un conteneur de services cognitifs

Module 3 : Démarrage avec le traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à extraire des informations à partir de texte écrit ou oral. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les services cognitifs pour analyser et traduire le texte.

Leçons

• Analyse du texte

• Traduction du texte

Labo : Traduire du texte

Labo : Analyser le texte

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

• Utiliser le service cognitif Text Analytics pour analyser le texte

• Utiliser le service cognitif Translator pour traduire le texte

Module 4 : Création d'applications permettant la prise en charge de la parole

De nombreuses applications et services modernes acceptent une entrée vocale 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 permettant la prise en charge de la parole.

Leçons

• Reconnaissance et synthèse de la parole

• Traduction de la parole

Labo : Reconnaître et synthétiser la parole

Labo : Traduire la parole

À 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 : Création de solutions de compréhension du langage

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

Leçons

• Création d'une application de compréhension du langage

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

• Utilisation de Language Understanding avec Speech

Labo : Créer une application cliente de compréhension du langage

Labo : Créer une application de compréhension du langage

Labo : Utiliser les services Speech et Language Understanding

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

• Créer une application de compréhension du langage

• Créer une application cliente pour la compréhension du langage

• Intégrer Language Understanding et Speech

Module 6 : Création d'une solution QnA

L'une des formes les plus courantes d'interaction entre les utilisateurs et les agents logiciels IA consiste à ce que les utilisateurs posent des questions en langage naturel et que l'agent IA y réponde intelligemment avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous explorerez la manière dont le service QnA Maker permet le développement de ce type de solution.

Leçons

• Création d'une base de connaissances QnA

• Publication et utilisation d'une base de connaissances QnA

Labo : Créer une solution QnA

À 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 : IA conversationnelle et le service Bot d'Azure

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

Leçons

• Notions de base sur les bots

• Implémentation d'un bot conversationnel

Labo : Créer un bot avec le SDK Bot Framework

Labo : Créer un bot avec Bot Framework Composer

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

• Utiliser le SDK Bot Framework pour créer un bot

• Utiliser Bot Framework Composer pour créer un bot

Module 8 : Démarrage avec la vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle dans lequel les applications logicielles interprètent les entrées visuelles provenant d'images ou de vidéos. Dans ce module, vous débuterez 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

À 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 : Développement de solutions de vision personnalisées

Bien que les capacités généralisées préétablies de vision par ordinateur soient utiles dans de nombreux scénarios, vous avez parfois besoin d'entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Custom Vision et la manière de 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

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

• Utiliser le service Custom Vision pour implémenter la classification d'images

• Utiliser le service Custom Vision pour implémenter la détection d'objets

Module 10 : Détection, analyse et reconnaissance des visages

La détection, l'analyse et la reconnaissance des 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

• Détection des visages avec le service Computer Vision

• Utilisation du service Face

Labo : Détection, analyse et reconnaissance des visages

À 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 Face

Module 11 : Lecture de texte dans les images et les documents

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

Leçons

• Lecture de texte avec le service Computer Vision

• Extraction d'informations des formulaires avec le service Form Recognizer

Labo : Lire le texte dans les images

Labo : Extraire des données des formulaires

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

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

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

Module 12 : Création d'une solution de minage de connaissances

Finalement, de nombreux scénarios IA impliquent la recherche intelligente d'informations sur la base de requêtes utilisateur. Le minage de connaissances propulsé par l'IA est un moyen de plus en plus important de construire des solutions de recherche intelligente qui utilisent l'IA pour extraire des informations de grands dépôts de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et d'analyser ces informations.

Leçons

• Implémentation d'une solution de recherche intelligente

• Développement de compétences personnalisées pour un pipeline d'enrichissement

• Création d'un Knowledge Store

Labo : Créer une compétence personnalisée pour Azure Cognitive Search

Labo : Créer une solution Azure Cognitive Search

Labo : Créer un Knowledge Store avec Azure Cognitive Search

À 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 un Knowledge Store