AI102 Design et mise en œuvre d’une solution Azure AI Formation officielle Microsoft Azure Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

OUVERTURE DE SESSION

• Accueil des participants et tour de table des attentes
• Présentation du déroulé de la formation

PRÉPARER LE DÉVELOPPEMENT DE SOLUTION D'IA SUR AZURE

• Définir l’intelligence artificielle
• Comprendre les termes relatifs à l’IA
• Comprendre les considérations relatives aux ingénieurs en IA
• Comprendre les considérations relatives à une IA responsable
• Comprendre les fonctionnalités d’Azure Machine Learning
• Comprendre les fonctionnalités d’Azure AI Services
• Comprendre les fonctionnalités d’Azure OpenAI Service
• Comprendre les fonctionnalités de Recherche Azure AI

CRÉER ET UTILISER DES SERVICES AZURE AI SERVICES

• Approvisionner des ressources Azure AI services dans un abonnement Azure
• Identifier les points de terminaison, les clés et les emplacements nécessaires à l’utilisation d’une ressource Azure AI services
• Utiliser une API REST et un SDK pour consommer des services Azure AI services
• Utiliser Azure AI services sécurisé
• Considérer l’authentification pour Azure AI services
• Gérer la sécurité réseau pour Azure AI services

SURVEILLER AZURE AI SERVICES

• Surveiller les coûts d’Azure AI services
• Créer des alertes et afficher des métriques pour Azure AI services
• Gérer la journalisation des diagnostics des services Azure AI services

CLASSIFIER ET MODÉRER DU TEXTE AVEC AZURE CONTENT MODERATOR

• Découvrir ce qu’est la modération de texte
• Découvrir les principales fonctionnalités d’Azure Content Moderator pour la modération de texte
• Tester la modération de texte avec la console de test web d’API

FORMULER DES SUGGESTIONS AVEC AZURE AI PERSONALIZER

• Créer une ressource Azure AI Personalizer
• Configurer une boucle d'apprentissage et un comportement d'apprentissage
• Importer et exporter des paramètres d'apprentissage et de modèle
• Utiliser l'explicabilité d'inférence et exécuter des évaluations

ANALYSER LES IMAGES

• Approvisionner une ressource Azure AI Vision
• Analyser une image
• Générer une miniature rognée de façon intelligente

CLASSIFIER DES IMAGES AVEC DES MODÈLES AZURE AI VISION PERSONNALISÉS

• Créer un modèle de classification Azure AI Vision personnalisé
• Comprendre la classification des images
• Comprendre la détection d'objets
• Former un classificateur d'images dans Vision Studio

DÉTECTER, ANALYSER ET RECONNAÎTRE DES VISAGES

• Identifier les options pour la détection, l’analyse et l’identification des visages
• Comprendre les considérations relatives à l’analyse des visages
• Détecter des visages avec le service Azure AI Vision
• Comprendre les fonctionnalités du service Visage
• Comparer et faire correspondre les visages détectés
• Implémenter la reconnaissance faciale

LIRE DU TEXTE DANS DES IMAGES ET DES DOCUMENTS AVEC LE SERVICE AZURE AI VISION

• Lire du texte à partir d’images à l’aide de la reconnaissance optique de caractères
• Utiliser la fonctionnalité Analyse d’images du service Azure AI Vision avec les Kits de développement logiciel (SDK) et l’API REST
• Développer une application capable de lire du texte imprimé et manuscrit.

ANALYSER UNE VIDÉO

• Décrire les fonctionnalités d’Azure Video Indexer
• Extraire des informations personnalisées
• Utiliser les widgets et les API de Video Analyzer

ANALYSER UN TEXTE AVEC AZURE AI LANGUAGE

• Détecter la langue à partir du texte
• Analyser le sentiment de texte
• Extraire des expressions clés, des entités et des entités liées

CRÉER UNE SOLUTION DE RÉPONSES AUX QUESTIONS

• Comprendre les réponses aux questions et leur comparaison avec la compréhension de la langue
• Créer, tester, publier et consommer une base de connaissances
• Implémenter l’invite multitour et l’apprentissage actif
• Créer un bot de réponse aux questions pour interagir en langage naturel

CRÉER UN MODÈLE DE COMPRÉHENSION DU LANGAGE COURANT

• Provisionner les ressources Azure pour une ressource Azure AI Language
• Définir des intentions, des énoncés et des entités
• Utiliser des modèles pour différencier des énoncés similaires
• Utiliser des composants d’entité prédéfinis
• Entraîner, tester, publier et vérifier un modèle Azure AI Language

CRÉER UNE SOLUTION DE CLASSIFICATION DE TEXTE PERSONNALISÉE

• Comprendre les types des projets de classification
• Créer un projet de classification de texte personnalisée
• Étiqueter des données, entraîner et déployer un modèle
• Envoyer des tâches de classification à partir de votre propre application

CRÉER UNE SOLUTION D'EXTRACTION D'ENTITÉ NOMÉE PERSONNALISÉE

• Comprendre les entités nommées personnalisées et comment elles sont étiquetées
• Créer un projet de service Language
• Étiqueter les données, et entraîner et déployer un modèle d’extraction d’entités
• Soumettre des tâches d’extraction à partir de votre propre application

TRADUIRE DU TEXTE AVEC LE SERVICE AZURE AI TRADUCTEUR

• Approvisionner une ressource Traducteur
• Comprendre les concepts de détection de la langue, de traduction et de translittération
• Spécifier des options de traduction
• Définir des traductions personnalisées

CRÉER DES APPLICATIONS AVEC RECONNAISSANCE VOCALE À L'AIDE D'AZURE AI SERVICES

• Provisionner une ressource Azure pour le service Azure AI Speech
• Utiliser l’API de reconnaissance vocale Azure AI pour implémenter la reconnaissance vocale
• Utiliser l’API de synthèse vocale pour implémenter la synthèse vocale
• Configurer le format audio et les voix
• Utiliser Speech Synthesis Markup Language (SSML).

UTILISER LA TRADUCTION VOCALE AVEC LE SERVICE AZURE AI SPEECH

• Provisionner des ressources Azure pour la traduction vocale
• Générer une traduction de texte à partir de la parole
• Synthétiser des traductions orales

CRÉER UNE COMPÉTENCE PERSONNALISÉE POUR RECHERCHE AZURE AI

• Implémenter une compétence personnalisée pour Recherche Azure AI
• Intégrer une compétence personnalisée dans un ensemble de compétences Recherche Azure AI

CRÉER UNE BASE DE CONNAISSANCE AVEC RECHERCHE AZURE AI

• Créer une base de connaissances à partir d’un pipeline Recherche Azure AI
• Afficher des données dans des projections dans une base de connaissances

ENRICHIR UN INDEX DE RECHERCHE EN UTILISANT LANGUAGE STUDIO

• Utiliser Language Studio pour enrichir les index Recherche cognitive Azure
• Enrichir un index Recherche cognitive avec des classes personnalisées

IMPLÉMENTER DES FONCTIONNALITÉS DE RECHERCHE AVANCÉES DANS LE SERVICE RECHERCHE COGNITIVE AZURE

• Améliorer le classement d’un document avec l’optimisation des termes
• Améliorer la pertinence des résultats en ajoutant des profils de score
• Améliorer un index avec des analyseurs et des conditions à jetons
• Améliorer un index pour inclure plusieurs langues
• Améliorer l’expérience de recherche en triant les résultats par distance à partir d’un point de référence donné

CRÉER UNE COMPÉTENCE AZURE MACHINE LEARNING PERSONNALISÉE POUR LE SERVICE RECHERCHE COGNITIVE AZURE

• Utiliser un ensemble de compétences Azure Machine Learning personnalisé
• Enrichir un index de recherche à l’aide d’un modèle Azure Machine Learning

RECHERCHER DES DONNÉES EN DEHORS DE LA PLATEFORME AZURE DATA FACTORY

• Utiliser Azure Data Factory pour copier des données dans un index Recherche cognitive
  Azure
• Utiliser l’API push Recherche cognitive Azure pour effectuer un ajout à un index à partir de n’importe quelle source de données externe

GÉRER UNE SOLUTION DE RECHERCHE COGNITIVE AZURE

• Utiliser Language Studio pour enrichir les index Recherche cognitive Azure
• Enrichir un index Recherche cognitive avec des classes personnalisées

UTILISER LA RECHERCHE SÉMANTIQUE POUR OBTENIR DE MEILLEURS RÉSULTATS DE RECHERCHE DANS LA RECHERCHE COGNITIVE AZURE

• Décrire la recherche sémantique
• Configurer la recherche sémantique
• Effectuer une recherche sémantique sur un index

AMÉLIORER LES RÉSULTATS DE LA RECHERCHE À L'AIDE DE LA RECHERCHE VECTORIELLE DANS RECHERCHE COGNITIVE AZURE

• Décrire la recherche vectorielle
• Décrire les incorporations
• Exécuter des requêtes de recherche vectorielle à l’aide de l’API REST

DÉVELOPPER DES SOLUTIONS AVEC AZURE AI INTELLIGENCE DOCUMENTAIRE

• Concevoir une solution d’analyse pour vos formulaires métier à l’aide d’Azure AI Document Intelligence
• Créer une solution qui analyse les documents courants à l’aide de Document Intelligence
• Créer une solution qui analyse différents types de formulaires personnalisés en utilisant Document Intelligence
• Inclure un service Azure AI Document Intelligence en tant que compétence personnalisée dans un pipeline Recherche cognitive Azure.

DÉMARRER AVEC AZURE OPENAI SERVICE

• Créer une ressource Azure OpenAI Service et comprendre les types de modèles de base Azure OpenAI
• Utiliser Azure OpenAI Studio, la console ou l’API REST pour déployer un modèle de base et le tester dans le terrain de jeu Studio
• Générer des conclusions pour les invites et commencer à gérer les paramètres du modèle.

CRÉER DES SOLUTIONS EN LANGAGE NATUREL AVEC AZURE OPENAI SERVICE

• Intégrer Azure OpenAI à votre application
• Différencier les points de terminaison disponibles pour votre application
• Générer des complétions pour les invites à l’aide de l’API REST et des SDK spécifiques au langage

APPLIQUER L'INGÉNIERIE DES INVITÉS AVEC AZURE OPENAI SERVICE

• Comprendre le concept d’ingénierie des invites et son rôle dans l’optimisation des
  performances des modèles Azure OpenAI
• Savoir concevoir et optimiser les invites pour mieux utiliser les modèles IA
• Inclure des instructions claires, demander la composition de sortie et utiliser du contenu contextuel pour améliorer la qualité des réponses du modèle

GÉNÉRER DU CODE AVEC AZURE OPENAI SERVICE

• Utiliser des invites en langage naturel pour écrire du code
• Créer des tests unitaires et comprendre du code complexe avec des modèles IA
• Générer des commentaires et une documentation pour du code existant

GÉNÉRER DES IMAGES AVEC AZURE OPENAI SERVICE

• Décrire les fonctionnalités de DALL-E dans le service Azure openAI
• Utiliser le terrain de jeu DALL-E dans Azure OpenAI Studio
• Utiliser l’interface REST Azure OpenAI pour intégrer la génération d’images DALL-E dans vos applications

UTILISER VOS PROPRES DONNÉES AVEC LE SERVICE AZURE OPENAI

• Décrire les fonctionnalités d’Azure OpenAI sur vos données
• Configurer Azure OpenAI pour utiliser vos propres données
• Utiliser l’API Azure OpenAI pour générer des réponses basées sur vos propres données

COMPRENDRE LES PRINCIPES FONDAMENTAUX D'UNE IA GÉNÉRATIVE RESPONSABLE

• Décrire un processus global pour le développement d’une solution d’IA générative responsable
• Identifier et hiérarchiser les dommages potentiels associés à une solution d’IA générative
• Mesurer la présence de dommages dans une solution d’IA générative
• Atténuer les dommages dans une solution d’IA générative
• Préparer le déploiement et l’exploitation d’une solution d’IA générative de manière responsable

CLÔTURE DE SESSION

• Revue des concepts clés présentés lors de la formation
• Echange sur les questions et réponses additionnelles