Модуль 1: знакомство с ИИ на Azure
Искусственный интеллект (ИИ) все чаще становится основой современных приложений и служб. В этом модуле вы узнаете о некоторых стандартных возможностях ИИ, которые вы можете использовать в своих приложениях, а также о том, как эти возможности реализуются в Microsoft Azure. Вы также познакомитесь с некоторыми рекомендациями в отношении ответственного проектирования и реализации решений ИИ.
Занятия
-
Знакомство с искусственным интеллектом
-
Искусственный интеллект в Azure
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Описывать рекомендации для создания решений с поддержкой ИИ
-
Определять службы Azure для разработки приложений ИИ
Модуль 2: разработка приложений ИИ с когнитивными службами
Когнитивные службы — это основные строительные блоки для интеграции возможностей ИИ в ваши приложения. В этом модуле вы узнаете, как подготавливать к работе и развертывать когнитивные службы, а также как обеспечивать их безопасность и осуществлять их мониторинг.
Занятия
-
Начало работы с когнитивными службами
-
Использование когнитивных служб для корпоративных приложений
-
Лабораторная работа: начало работы с когнитивными службами
-
Лабораторная работа: управление безопасностью когнитивных служб
-
Лабораторная работа: мониторинг когнитивных служб
-
Лабораторная работа: использование контейнера когнитивных служб
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Подготавливать к работе и использовать когнитивные службы в Azure
-
Управлять безопасностью когнитивных служб
-
Осуществлять мониторинг когнитивных служб
-
Использовать контейнер когнитивных служб
Модуль 3: начало работы с обработкой естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) — это направление искусственного интеллекта, которое работает с извлечением сведений из письменной или устной речи. В этом модуле вы узнаете, как использовать когнитивные службы для анализа и перевода текста.
Занятия
-
Анализ текста
-
Перевод текста
-
Лабораторная работа: перевод текста
-
Лабораторная работа: анализ текста
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Использовать когнитивную службу анализа текста для анализа текста
-
Использовать когнитивную службу перевода текстов для перевода текста
Модуль 4: построение приложений с поддержкой речи
Многие современные приложения и службы принимают произносимые входные данные и могут отвечать посредством синтезирования текста. В этом модуле вы продолжите знакомство с возможностями обработки естественного языка посредством получения знаний о том, как создавать приложений с поддержкой речи.
Занятия
-
Распознавание и синтез речи
-
Перевод речи
-
Лабораторная работа: распознавание и синтез речи
-
Лабораторная работа: перевод речи
После прохождения этого модуля учащиеся смогут
-
Использовать когнитивную службу речи для распознавания и синтеза речи
-
Использовать когнитивную службу речи для перевода речи
Модуль 5: создание решений для распознавания речи
Для создания приложения для интеллектуального понимания и ответа на входные данные на естественном языке вы должны определить и обучить модель для понимания языка. В этом модуле вы узнаете, как использовать службу понимания языка для создания приложения, которое может определять намерение пользователя на основании входных данных на естественном языке.
Занятия
-
Создание приложения для распознавания речи
-
Публикация и использование приложения для распознавания речи
-
Использование службы "Распознавание речи" со службой "Речь"
-
Лабораторная работа: создание клиентского приложения для распознавания речи
-
Лабораторная работа: создание приложения для распознавания речи
-
Лабораторная работа: использование служб "Речь" и "Распознавание речи"
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Создание приложения для распознавания речи
-
Создать клиентское приложение для распознавания речи
-
Интегрировать службу "Распознавание речи" со службой "Речь"
Модуль 6: создание решения QnA
Один из наиболее распространенных видов взаимодействия между пользователями и агентами программного обеспечения ИИ заключается в том, что пользователи отправляют вопросы на естественном языке, а агент ИИ дает соответствующий интеллектуальный ответ. В этом модуле вы узнаете, как служба QnA Maker позволяет разрабатывать такие виды решений.
Занятия
-
Создание базы знаний QnA
-
Публикация и использование базы знаний QnA
-
Лабораторная работа: создание решения QnA
-
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Использовать QnA Maker для создания базы знаний
-
Использовать базу знаний QnA в приложении или боте
Модуль 7: диалоговый ИИ и служба Azure Bot
Боты являются основой набирающего популярность вида приложений ИИ, во время использования которых пользователи участвуют в разговорах с агентами ИИ, часто так же, как при общении с агентом-человеком. В этом модуле вы познакомитесь с платформой Microsoft Bot Framework и службой Azure Bot, которые вместе образуют платформу для создания и ведения диалогов.
Занятия
-
Основы ботов
-
Реализация диалогового бота
-
Лабораторная работа: создание бота с помощью пакета SDK Bot Framework
-
Лабораторная работа: создание бота с помощью Bot Framework Composer
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Использовать SDK Bot Framework для создания бота
-
Использовать Bot Framework Composer для создания бота
-
Модуль 8: начало работы с компьютерным зрением
Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, в которой приложения программного обеспечения интерпретируют визуальные входные данные с изображений или видео. В этом модуле вы начнете знакомиться с компьютерным зрением посредством получения знаний о том, как использовать когнитивные службы для анализа изображений и видео.
Занятия
-
Анализ изображений
-
Анализ видео
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Использовать службу компьютерного зрения для анализа изображений
-
Использовать видеоанализатор Azure для анализа видео
Модуль 9: разработка решений пользовательского визуального распознавания
Хотя существует множество сценариев, при которых могут быть полезны предопределенные общие возможности компьютерного зрения, иногда возникает необходимость обучения пользовательской модели с вашими собственными визуальными данными. В этом модуле вы познакомитесь с пользовательской службой зрения и узнаете, как ее можно использовать для создания пользовательской классификации изображений и моделей обнаружения объектов.
Занятия
-
Классификация изображений
-
Обнаружение объектов
-
Лабораторная работа: классификация изображений с помощью пользовательского визуального распознавания
-
Лабораторная работа: обнаружение объектов на изображениях с помощью пользовательского визуального распознавания
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
Использовать службу пользовательского визуального распознавания для реализации классификации изображений
-
Использовать службу пользовательского визуального распознавания для реализации обнаружения объектов
Модуль 10: обнаружение, анализ и распознавание лиц
Обнаружение, анализ и распознавание лиц — частые сценарии использования компьютерного зрения. В этом модуле вы познакомитесь с пользователем когнитивных служб для обнаружения человеческих лиц.
Занятия
-
Обнаружение лиц с помощью службы компьютерного зрения
-
Использование службы распознавания лиц
-
Лабораторная работа: обнаружение, анализ и распознавание лиц
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
обнаруживать лица с помощью службы "Компьютерное зрение";
-
обнаруживать, анализировать и распознавать лица с помощью службы распознавания лиц.
Модуль 11: чтение текста на изображениях и в документах
Оптическое распознавание символов (OCR) — еще один распространенный сценарий использования компьютерного зрения, при котором программное обеспечение извлекает текст из изображений и документов. В этом модуле вы познакомитесь с когнитивными службами, которые можно использовать для обнаружения и чтения текста на изображениях, в документах и формах.
Занятия
-
Чтение текста с помощью службы компьютерного зрения
-
Извлечение информации из форм с помощью службы распознавателя документов
-
Лабораторная работа: чтение текста на изображениях
-
Лабораторная работа: извлечение данных из форм
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
использовать службу компьютерного зрения для чтения текста на изображениях и в документах;
-
использовать службу распознавателя документов для извлечения данных из цифровых форм.
Модуль 12: создание решения для интеллектуального анализа знаний
Многие сценарии ИИ используют интеллектуальный поиск информации на основе запросов пользователей. Интеллектуальный анализ знаний с помощью ИИ является набирающим популярность важным способом создания решений для интеллектуального поиска, использующих ИИ для извлечения сведений из больших репозиториев цифровых данных и позволяющих пользователям находить и анализировать такие сведения.
Занятия
-
Реализация решения интеллектуального поиска
-
Разработка пользовательских навыков для конвейера обогащения
-
Создание хранилища знаний
-
Лабораторная работа: создание пользовательского когнитивного навыка для службы когнитивного поиска Azure
-
Лабораторная работа: создание решения с использованием службы когнитивного поиска Azure
-
Лабораторная работа: создание хранилища знаний с помощью службы когнитивного поиска Azure.
После прохождения этого модуля учащиеся смогут:
-
создать решение интеллектуального поиска с помощью службы когнитивного поиска Azure;
-
реализовать пользовательский навык в конвейере обогащения службы когнитивного поиска Azure;
-
использовать службу когнитивного поиска Azure для создания хранилища знаний.
