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Corsi Microsoft

Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Codice corso: AI-102T00
Durata corso: 4gg

INTRODUZIONE

La AI-102 Designing and Implementing Azure AI Solution è pensata per gli sviluppatori di software che intendono costruire applicazioni basate su AI che sfruttano la Struttura Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, e Microsoft Bot. Il corso userà C# o Python come linguaggio di programmazione.

PROFILO DEI DESTINATARI

Software engineers che si occupano di costruire, gestire e implementare soluzioni AI che sfruttano la Struttura Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search, e Microsoft Bot. Hanno dimestichezza con C# o Python e sono in grado di usare APIs basati su REST per costruire visione artificiale, analisi di linguaggio, estrazione della conoscenza, ricerche smart e soluzioni conversazionali AI su Azure.

PREREQUISITI

Prima di seguire questo corso, gli studenti dovrebbero essere in possesso di:

  • Conoscenza di Microsoft Azure e capacità di navigazione del portale Azure
  • Conoscenza di C# o Python
  • Familiarità con la semantica di programmazione JSON e REST

Per acquisire delle competenze con C# o Python, completa il percorso di formazione gratuito Muovere i primi passi con C# o Muovere i primi passi con Python prima di seguire il corso.
Se sei nuovo al mondo dell'intelligenza artificiale, e cerchi una panoramica delle potenzialità AI su Azure, prendi in considerazione l'acquisizione della certificazione Azure AI Fundamentals prima di seguire questo corso.

STRUTTURA DEL CORSO

MODULO 1: Introduzione AI su Azure

L'Intelligenza Artificiale (AI) è sempre di più al cuore delle app e dei servizi di oggi. In questo modulo imparerai alcune potenzialità comuni AI che puoi sfruttare nelle tue app, e come queste potenzialità sono implementate su Microsoft Azure. Scoprirai anche alcune informazioni in merito alla progettazione e all'implementazione responsabile di soluzioni AI.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Esporre delle osservazioni per la creazione di applicazioni abilitate per AI
  • Identificare i servizi Azure per lo sviluppo di applicazioni AI

MODULO 2: Sviluppare App AI con Servizi Cognitivi

I Servizi Cognitivi sono gli elementi di base per l'integrazione delle potenzialità AI nelle tue app. In questo modulo imparerai come fornire, rendere sicuri, monitorare e implementare servizi cognitivi.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Fornire e usare servizi cognitivi su Azure
  • Gestire la sicurezza dei servizi cognitivi
  • Monitorare i servizi cognitivi
  • Usare un container di servizi cognitivi

Lab: Introduzione ai Servizi Cognitivi
Lab: Gestire la Sicurezza dei Servizi Cognitivi
Lab: Monitorare i Servizi Cognitivi
Lab: Usare un Container di Servizi Cognitivi

MODULO 3: Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale

L'elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa dell'estrazione di spunti da un linguaggio scritto o parlato. In questo modulo imparerai ad utilizzare i servizi cognitivi per analizzare e tradurre testi.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare Text Analytics dei servizi cognitivi per analizzare testi
  • Usare il Translator dei servizi cognitivi per tradurre testi

Lab : Analizzare Testi
Lab : Tradurre Testi

MODULO 4: Costruire Applicazioni di Abilitazione Vocale

Molti app a servizi moderni accettano input vocali e possono rispondere sintetizzando il testo. In questo modulo continuerai ad esplorare le potenzialità dell'elaborazione del linguaggio naturale imparando come costruire delle applicazioni di abilitazione vocale.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare il servizio cognitivo Speech per riconoscere e sintetizzare i discorsi
  • Usare il servizio cognitivo Speech per tradurre i discorsi

Lab : Riconoscere e Sintetizzare il Discorso
Lab : Tradurre il Discorso

MODULO 5: Creare Soluzioni di Comprensione del Linguaggio

Per costruire un'applicazione che può comprendere intelligentemente e rispondere ad un input di linguaggio naturale, devi definire e praticare un modello per la comprensione del linguaggio. In questo modulo scoprirai come usare il servizio di Comprensione del Linguaggio per creare un'app che possa identificare l'intento dell'utente dall'input di linguaggio naturale.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Creare un'applicazione di Comprensione del Linguaggio
  • Creare un'applicazione client per la Comprensione del Linguaggio
  • Integrare Comprensione del Linguaggio e Speech

Lab: Creare un'App di Comprensione del Linguaggio
Lab: Creare un'App Client di Comprensione del Linguaggio
Lab: Usare i Servizi Speech e Comprensione del Linguaggio

MODULO 6: Costruire una Soluzione QnA

Uno dei tipi più comuni di interazione tra utenti e agenti software AI richiede che gli utenti pongano delle domande con un linguaggio naturale, e che l'agente AI risponda intelligentemente con una risposta adeguata. In questo modulo scoprirai come il servizio QnA Maker permette lo sviluppo di questo genere di soluzione.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare QnA Maker per creare una knowledge base
  • Usare una knowledge base QnA in un'app o un bot

Lab: Creare una Soluzione QnA

MODULO 7: AI Conversazionale e il Servizio Azure Bot

I bot sono la base per un tipo sempre più comune di applicazione AI in cui gli utenti intraprendono delle conversazioni con agenti AI, spesso come farebbero con un operatore umano. In questo modo esplorerai la Struttura Microsoft Bot e il Servizio Azure Bot, che insieme forniscono una piattaforma per la creazione e la fornitura di esperienze conversazionali.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare Bot Framework SDK per creare un bot
  • Usare Bot Framework Composer per creare un bot

Lab: Creare un Bot con Bot Framework SDK
Lab: Creare un Bot con Bot Framework Composer

MODULO 8: Introduzione alla Visione Artificiale

La visione artificiale è un settore dell'intelligenza artificiale in cui i software interpretano degli input visivi da immagini o video. In questo modulo comincerai ad esplorare la visione artificiale imparando come usare i servizi cognitivi per analizzare immagini e video.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare il servizio di Visione Artificiale per analizzare le immagini
  • Usare Video Indexer per analizzare video

Lab: Analizzare Immagini con la Visione Artificiale
Lab: Analizzare Video con Video Indexer

MODULO 9: Sviluppare Soluzioni di Visione Personalizzate

Anche se ci sono molti scenari in cui le potenzialità generali predefinite della visione artificiale possono essere utili, a volte dovrai costituire un modello personalizzato con i tuoi propri dati visivi. In questo modulo esplorerai il servizio di Visione Personalizzata e come usarlo per creare una classificazione personalizzata delle immagini e dei modelli di individuazione degli oggetti.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare il servizio di Visione Personalizzata per implementare la classificazione delle immagini
  • Usare il servizio di Visione Personalizzata per implementare l'individuazione degli oggetti

Lab: Classificare Immagini con Visione Personalizzata
Lab: Individuare Oggetti con Visione Personalizzata

MODULO 10: Individuare, Analizzare e Riconoscere Volti

Il rilevamento, l'analisi e il riconoscimento facciale sono degli scenari comuni della visione artificiale. In questo modulo esplorerai l'uso dei servizi cognitivi per identificare volti umani.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Individuare volti con il servizio di Visione Artificiale
  • Individuare, analizzare e riconoscere volti con il servizio Volti

Lab: Individuare, Analizzare e Riconoscere Volti

MODULO 11: Leggere Testo in Immagini e Documenti

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è un altro scenario comune di visione artificiale, in cui il software estrae del testo da immagini e documenti. In questo modulo esplorerai i servizi cognitivi che possono essere usati per individuare e leggere il testo in immagini, documenti e moduli.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Usare il servizio di Visione Artificiale per leggere testi in immagini e documenti
  • Usare il servizio di Riconoscimento Moduli per estrarre dati da moduli digitali

Lab: Leggere Testi nelle Immagini
Lab: Estrarre Dati da Moduli

MODULO 12: Creare una Soluzione di Estrazione della Conoscenza

In fin dei conti, molti scenari AI coinvolgono la ricerca intelligente di informazioni sulla base delle richieste degli utenti. L'estrazione della conoscenza AI-powered è un modo sempre più importante per costruire soluzioni di ricerca intelligente che usano AI per estrarre delle informazioni da ampi repository di dati digitali e consentono agli utenti di trovare e analizzare quelle informazioni.

Lezioni

Dopo aver completato questo modulo, gli studenti saranno in grado di:

  • Creare una soluzione di ricerca intelligente con Azure Cognitive Search
  • Implementare una competenza personalizzata in una pipeline arricchita Azure Cognitive Search
  • Usare Azure Cognitive Search per creare un archivio conoscenze

Lab: Creare una soluzione Azure Cognitive Search
Lab: Creare una Competenza Personalizzata per Azure Cognitive Search
Lab: Creare un Archivio Conoscenze con Azure Cognitive Search

P.IVA 06249920965
C.C.I.A.A. REA: MI - 1880014
Cap. Soc. € 12.000,00

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