Azure - AI-102T00: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

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Preis inkl. gesetzlicher MwSt.: 2.368,10 €
AI-102T00: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution Softwareentwickler*innen,... mehr

AI-102T00: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Softwareentwickler*innen, die sich mit der Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung von KI-Lösungen befassen, die Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search und Microsoft BotFramework nutzen. Sie sind mit C# oder Python vertraut und verfügen über Kenntnisse in der Verwendung von REST-basierten APIs zum Erstellen von Computer Vision-, Sprachanalyse-, Knowledge Mining-, intelligenten Such- und Konversations-KI-Lösungen in Azure.

Erworbene Qualifikationen:
- Beschreiben von Überlegungen zur KI-fähigen Anwendungsentwicklung
- Azure Cognitive Services erstellen, konfigurieren, bereitstellen und sichern
- Entwickeln Sie Anwendungen, die Text analysieren
- Entwickeln Sie sprachfähige Anwendungen
- Erstellen Sie Anwendungen mit natürlichen Sprachkenntnissen
- Erstellen Sie QnA-Anwendungen
- Erstellen Sie Konversationslösungen mit Bots
- Verwenden Sie Computer Vision-Services, um Bilder und Videos zu analysieren
- Erstellen Sie benutzerdefinierte Computer Vision-Modelle
- Entwickeln Sie Anwendungen, die Gesichter erkennen, analysieren und wiedererkennen
- Entwickeln Sie Anwendungen, die Text in Bildern und Dokumenten lesen und verarbeiten
- Erstellen Sie intelligente Suchlösungen für Knowledge Mining


Diese Schulung kann auch zur Vorbereitung auf das Examen "Examen AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution" zur Zertifizierung als "Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate" besucht werden.

Prüfungsgebühren sind nicht im Kurspreis inklusive.

Hinweis: Der Kurs wird in deutscher Sprache gehalten, die MOC Unterlagen sind nur in englischer Sprache verfügbar.

Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit der cmt Computer- & Management Trainings GmbH mit zertifizierten Trainern durch.

Inhalt

Modul 1: Einführung in KI in Azure;
- Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend das Kernstück moderner Apps und Services. In diesem Modul lernen Sie einige allgemeine KI-Funktionen kennen, die Sie in Ihren Apps nutzen können, und wie diese Funktionen in Microsoft Azure implementiert werden. Sie lernen auch einige Überlegungen zum verantwortungsvollen Entwerfen und Implementieren von KI-Lösungen kennen.
Lektionen:
- Einführung in die künstliche Intelligenz
- Künstliche Intelligenz in Azure
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage
- Überlegungen zum Erstellen von KI-fähigen Anwendungen beschreiben
- Azure-Services für die Entwicklung von KI-Anwendungen identifizieren
Modul 2: Entwickeln von KI-Apps mit kognitiven Services Cognitive
- Services sind die Kernbausteine für die Integration von KI-Funktionen in Ihre Apps.In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie kognitive Services anbieten, sichern, überwachen und bereitstellen.
Lektionen:
- Erste Schritte mit kognitiven Services
- Verwenden von kognitiven Services für Unternehmensanwendungen
- Lab: Erste Schritte mit kognitiven Services
- Lab: Sicherheit kognitiver Services verwalten
- Lab: Kognitive Services überwachen
- Lab: Einen kognitiven Cognitive Services Container verwenden
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- Kognitive Services in Azure bereitzustellen und zu nutzen
- Die Sicherheit kognitiver Services zu verwalten
- Kognitive Services zu überwachen
- Cognitive Services Container zu verwenden
Modul 3: Erste Schritte mit der Verarbeitung natürlicher Sprache
- NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem Extrahieren von Erkenntnissen aus der geschriebenen oder gesprochenen Sprache befasst.In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit Hilfe kognitiver Services Text analysieren und übersetzen.
Lektionen:
- Text analysieren
- Text übersetzen
- Lab: Text analysieren
- Lab: Text übersetzen
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- den kognitiven Service Text Analyse zu verwenden, um Text zu analysieren
- den kognitiven Übersetzungsservice zu verwenden, um Text zu übersetzen
Modul 4: Erstellen sprachgesteuerter Anwendungen
- Viele moderne Apps und Services akzeptieren gesprochene Eingaben und können darauf reagieren, indem sie Text synthetisieren.In diesem Modul setzen Sie Ihre Erkundung der Verarbeitungsfunktionen für natürliche Sprachen fort, indem Sie lernen, wie sprachgesteuerte Anwendungen erstellt werden.
Lektionen:
- Spracherkennung und -Synthese
- Sprachübersetzung
- Lab: Sprache erkennen und synthetisieren
- Lab: Sprache übersetzen
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- den kognitiven Sprachservice zu verwenden, um Sprache zu erkennen und zu synthetisieren
- den kognitiven Sprachservice zu verwenden, um Sprache zu übersetzen
Modul 5: Erstellen von Sprachverständnislösungen
- Um eine Anwendung zu erstellen, die Eingaben in natürlicher Sprache intelligent verstehen und darauf reagieren kann, müssen Sie ein Modell für das Sprachverständnis definieren und trainieren.In diesem Modul erfahren Sie, wie man mit Hilfe des Sprachverständnisses eine App erstellt, mit der Benutzerabsichten anhand von Eingaben in natürlicher Sprache identifiziert werden können.
Lektionen:
- Entwicklung einer App mit Sprachverständnis
- Veröffentlichung von Nutzung einer App mit Sprachverständnis
- Sprachverständnis mit Sprache verwenden
- Lab : Erstellen einer Sprachverständnis-App
- Lab : Erstellen einer Kunden-App mit Sprachverständnis
- Lab : Verwenden der Services für Sprache und Sprachverständnis
Nach Abschluss dieses Moduls, sind die Teilnehmer in der Lage:
- eine Sprachverständnis-App zu entwickeln
- eine Kunden-App mit Sprachverständnis zu entwickeln
- Sprachverständnis und Sprache zu integrieren
Modul 6: Erstellen einer QnA Lösung
- Eine der häufigsten Arten der Interaktion zwischen Anwendern und einer AI Software ist das Stellen von Fragen in natürlicher Sprache durch den Anwender. KI liefert dann eine intelligente und passende Antwort In diesem Modul erfahren Sie, wie der QnA Maker-Service die Entwicklung dieser Art von Lösung ermöglicht.
Lektionen:
- Erstellen einer QnA-Wissensdatenbank
- Veröffentlichen und Verwenden einer QnA-Wissensdatenbank
- Lab: Erstellen einer QnA-Lösung
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- einen QnA Maker zu verwenden, um eine Wissensdatenbank zu erstellen
- eine QnA-Wissensdatenbank in einer App oder einem Bot zu verwenden
Modul 7: Konversations-KI und der AzureBot-Service
- Bots sind die Grundlage für eine zunehmend verbreitete Art der KI-Anwendung, bei der Benutzer Gespräche mit KI-Agenten führen, häufig wie mit einem menschlichen Agenten. In diesem Modul lernen Sie das Microsoft Bot Framework und den Azure Bot Service kennen, die zusammen eine Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von Konversationserfahrungen bieten.
Lektionen:
- Bot-Grundlagen
- Implementierung eines Conversational Bot
- Lab: Erstellen eines Bots mit dem Bot Framework SDK
- Lab: Erstellen eines Bots mit Bot Framework Composer
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- das Bot Framework SDK zu verwenden, um einen Bot zu erstellen
- den Bot Framework Composer zu verwenden, um einen Bot zu erstellen
Modul 8: Erste Schritte mit Computer Vision
- Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Softwareanwendungen visuelle Eingaben von Bildern oder Videos interpretieren.In diesem Modul beginnen Sie mit der Erforschung der Computer-Vision, indem Sie lernen, wie man kognitive Services zum Analysieren von Bildern und Videos verwendet.
Lektionen:
- Bilder analysieren
- Videos analysieren
- Lab: Video analysieren
- Lab: Analysieren von Bildern mit Computer Vision
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- den Computer Vision-Service zu verwenden, um Bilder zu analysieren
- den Video Indexer zu nutzen, um Videos zu analysieren
Modul 9: Entwicklung kundenspezifischer Visionslösungen
- Während es viele Szenarien gibt, in denen vordefinierte allgemeine Computer Vision-Funktionen nützlich sein können, müssen Sie manchmal ein benutzerdefiniertes Modell mit Ihren eigenen visuellen Daten trainieren.In diesem Modul lernen Sie den Custom Vision-Service kennen und erfahren, wie Sie damit benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle erstellen.
Lektionen:
- Bildklassifizierung
- Objekterkennung
- Lab: Klassifizieren von Bildern mit benutzerdefiniertem Sehen
- Lab: Erkennen von Objekten in Bildern mit benutzerdefiniertem Sehen
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- den Custom Vision-Service zu verwenden, um Bildklassifizierung zu implementieren
- den Custom Vision-Service zu verwenden, um Objekterkennung zu implementieren
Modul 10: Gesichter erkennen, analysieren und erkennen
- Gesichtserkennung, -Analyse und -Erkennung sind gängige Computer-Vision-Szenarien. In diesem Modul lernen Sie den Benutzer kognitiver Services kennen, mit denen man menschliche Gesichter identifiziert.
Lektionen:
- Erkennen von Gesichtern mit dem Computer Vision Service
- Verwenden des Gesichts-Service
- Lab: Erkennen, Analysieren und Erkennen von Gesichtern
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- Gesichter mit dem Computer Vision-Service zu erkennen
- Gesichter mit dem Gesichtsservice zu erkennen, zu analysieren und zu erkennen
Modul 11: Lesen von Text in Bildern und Dokumenten
- Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein weiteres gängiges Computer-Vision-Szenario, bei dem die Software Text aus Bildern oder Dokumenten extrahiert. In diesem Modul lernen Sie kognitive Services kennen, mit denen Sie Text in Bildern, Dokumenten und Formularen erkennen und lesen können.
Lektionen:
- Lesen von Text mit dem Computer Vision Service
- Extrahieren von Informationen aus Formularen mit dem Formularerkennungsdienst
- Lab: Lesen Sie Text in Bildern
- Lab: Daten aus Formularen extrahieren
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- den Computer Vision-Service zu verwenden, um Text in Bildern und Dokumenten zu lesen
- den Formularerkennungsservice zu verwenden, um Daten aus digitalen Formularen zu extrahieren
Modul 12: Erstellen einer Knowledge Mining-Lösung
- Letztendlich beinhalten viele KI-Szenarien die intelligente Suche nach Informationen, basierend auf Benutzeranfragen. KI-gestütztes Knowledge Mining ist eine zunehmend wichtige Methode, um intelligente Suchlösungen zu entwickeln, die mit Hilfe von KI Erkenntnisse aus großen Repositorien digitaler Daten extrahieren und es Benutzern ermöglichen, diese Erkenntnisse zu finden und zu analysieren.
Lektionen:
- Implementierung einer intelligenten Suchlösung
- Entwicklung benutzerdefinierter Fähigkeiten für eine Anreicherungspipeline
- Erstellen eines Wissensspeichers
- Lab: Erstellen einer Azure Cognitive Search-Lösung
- Lab: Erstellen einer benutzerdefinierten Fähigkeit für die Azure Cognitive Search
- Lab: Erstellen eines Wissensspeicher mit Azure Cognitive Search
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage:
- mit Azure Cognitive Search eine intelligente Suchlösung zu erstellen
- eine benutzerdefinierte Fähigkeit in einer Azure Cognitive Search-Anreicherungspipeline zu implementieren
- Azure Cognitive Search zu verwenden, um einen Wissensspeicher zu erstellen

Voraussetzungen

Vor dem Besuch dieses Kurses müssen die Teilnehmer*innen:
- Kenntnisse in Microsoft Azure und Fähigkeit zur Navigation im Azure-Portal haben
- Kenntnisse in C# oder Python
- Vertrautheit mit der JSON- und REST-Programmiersemantik

Zielgruppe

Softwareentwickler*innen, KI-Techniker*innen

Zielsetzung

Siehe Inhalte.

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