Formation AI-102T00 : Conception et mise en œuvre d'une Microsoft solution Azure AI

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure

L'IA est de plus en plus au cœur des applications et services modernes. Dans ce module, vous apprendrez les capacités IA courantes que vous pouvez utiliser dans vos applications et comment ces capacités sont mises en œuvre sur Microsoft Azure. Vous découvrirez également certains aspects à prendre en compte pour concevoir et mettre en œuvre des solutions IA de manière responsable.

Leçons

• Introduction à l'Intelligence Artificielle

• L'IA sur Azure

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Décrire les considérations pour créer des applications intégrant l'IA

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

Module 2 : Développement d'applications IA avec Cognitive Services

Les services cognitifs sont les blocs de construction principaux 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 les Services Cognitifs

• Utilisation des Services Cognitifs pour les Applications Entreprises

Lab : Démarrer avec les Services Cognitifs

Lab : Gérer la Sécurité des Services Cognitifs

Lab : Surveiller les Services Cognitifs

Lab : Utiliser un Conteneur de Service Cognitif

À la fin 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 service cognitif

Module 3 : Démarrage avec le Traitement du Langage Naturel

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

Leçons

• Analyse de Texte

• Traduction de Texte

Lab : Traduire le texte

Lab : Analyser le Texte

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service d'analyse de texte pour analyser du texte

• Utiliser le service de traduction pour traduire des textes

Module 4 : Création d'applications vocalisées

De nombreuses applications et services modernes acceptent l'entrée vocale et peuvent répondre en synthétisant du texte. Dans ce module, vous continuerez votre exploration des capacités de traitement du langage naturel en apprenant à créer des applications vocalisées.

Leçons

• Speech Recognition et Synthèse

• Traduction Vocale

Lab : Reconnaître et Synthétiser le Discours

Lab : Traduire la Parole

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le service de parole pour reconnaître et synthétiser du discours

• Utiliser le service de parole pour traduire la parole

Module 5 : Création de solutions d'Intelligence Linguistique

Pour construire une application qui peut comprendre et répondre intelligemment à l'entrée en langage naturel, vous devez définir et former un modèle pour la compréhension linguistique. Dans ce module, vous apprendrez comment utiliser le service Language Understanding pour créer une application qui peut identifier l'intention de l'utilisateur à partir d'une entrée textuelle.

Leçons

• Création d'une Application d'Intelligence Linguistique

• Mise en Production et Utilisation d'une Application d'Intelligence Linguistique

• Utiliser l'Intelligence Linguistique avec la Parole

Lab : Créer une Application Client pour l'Intelligence Linguistique

Lab : Créer une Application d'Intelligence Linguistique

Lab : Utiliser les Services de Parole et d'Intelligence Linguistique

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Créer une application d'intelligence linguistique

• Créer une application client pour l'intelligence linguistique

• Intégrer l'Intelligence Linguistique et la Parole

Module 6 : Création d'une Solution QnA

L'un des types d'interaction les plus courants entre les utilisateurs et les agents logiciels IA est pour que les utilisateurs soumettent des questions en langage naturel, et que l'agent IA réponde intelligemment avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous explorerez comment le service QnA Maker permet de développer ce genre de solution.

Leçons

• Création d'une Base de Connaissances QnA

• Mise en Production et Utilisation d'une Base de Connaissances QnA

Lab : Créer une Solution QnA

À la fin 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 : Bot et le Service Bot Azure

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

Leçons

• Bases des Bots

• Mise en œuvre d'un Bot Conversationnel

Lab : Créer un Bot avec le Kit SDK du Framework Bot

Lab : Créer un Bot avec Composer de Bot Framework

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Utiliser le Kit SDK du Framework Bot pour créer un bot

• Utiliser Composer de Bot Framework pour créer un bot

Module 8 : Démarrage avec Computer Vision

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les applications logicielles interprètent des entrées visuelles à partir d'images ou de vidéos. Dans ce module, vous commencerez votre exploration de la vision par ordinateur en apprenant comment utiliser les services cognitifs pour analyser images et vidéos.

Leçons

• Analyse d'Images

• Analyse de Vidéos

Lab : Analyser une Vidéo

Lab : Analyser des Images avec Computer Vision

À la fin 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 Vision Personnalisée

Bien que de nombreuses situations où les capacités pré-définies généralistes en vision par ordinateur peuvent être utiles, parfois vous avez besoin d'entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Vision Personnalisée et comment l'utiliser pour créer des modèles de classification d'images et de détection d'objets.

Leçons

• Classification d'Images

• Détection d'Objets

Lab : Classifier des Images avec Vision Personnalisée

Lab : Détecter des Objets dans des Images avec Vision Personnalisée

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

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

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

Module 10 : Détection, Analyse et Reconnaissance des Visages

La détection, l'analyse et la reconnaissance faciales 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 de Visages avec le Service Computer Vision

• Utiliser le Service Face

Lab : Détection, Analyse et Reconnaissance des Visages

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Détecter les visages avec le service Computer Vision

• Détecter, analyser et reconnaître des visages avec le Service Face

Module 11 : Lire du Texte dans les Images et les Documents

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un autre scénario courant en vision par ordinateur, dans lequel le logiciel extrait des textes 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 le Texte avec le Service Computer Vision

• Extraire des Informations des Formulaires avec le service Reconnaissance de Formulaires

Lab : Lire du texte dans les images

Lab : Extraire des données des formulaires

À la fin 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 Reconnaissance de Formulaires pour extraire des données à partir de formulaires numériques

Module 12 : Créer une Solution d'Extraction de Connaissances

Finalement, beaucoup de scénarios IA impliquent des recherches intelligentes basées sur les requêtes des utilisateurs. L'extraction de connaissances alimentée par l'IA est une méthode croissante pour construire des solutions de recherche intelligentes qui utilisent l'IA pour extraire des informations d'un grand répertoire de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et analyser ces informations.

Leçons

• Mise en œuvre d'une Solution de Recherche Intelligente

• Développement de Compétences Personalisées pour une Pipeline de Référencement

• Création d'un Magasin de Connaissances

Lab : Créer une Compétence Personalisée pour Azure Recherche Cognitif

Lab : Créer une Solution de Recherche Cognitif Azure

Lab : Créer un Magasin de Connaissances avec la Recherche Cognitif Azure

À la fin de ce module, les étudiants seront capables de :

• Créer une solution de recherche intelligente avec la Recherche Cognitif Azure

• Mettre en œuvre une compétence personnalisée dans un pipeline de référencement cognitif Azure

• Utiliser la Recherche Cognitif Azure pour créer un magasin de connaissances