Curso de AI-102T00: Projetando e implementando uma Microsoft solução de IA do Azure

Módulo 1: Introdução à IA no Azure

A IA está cada vez mais no centro de aplicativos e serviços modernos. Neste módulo, você aprenderá sobre algumas capacidades comuns de IA que podem ser utilizadas nos seus aplicativos e como essas capacidades são implementadas no Azure. Também entenderá alguns pontos a considerar ao projetar e implementar soluções de IA de forma responsável.

Aulas

• Introdução à Inteligência Artificial

• IA no Azure

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Descrever considerações para criar aplicações habilitadas por IA

• Identificar serviços do Azure para o desenvolvimento de aplicativos de IA

Módulo 2: Desenvolvendo Aplicativos de AI com Serviços Cognitivos

Os serviços cognitivos são os blocos de construção principais para integrar capacidades de IA em seus aplicativos. Neste módulo, você aprenderá como provisionar, proteger, monitorar e implantar serviços cognitivos.

Aulas

• Iniciando com Serviços Cognitivos

• Usando Serviços Cognitivos para Aplicações Corporativas

Lab: Iniciando com Serviços Cognitivos

Lab: Gerenciar a Segurança de Serviços Cognitivos

Lab: Monitorar Serviços Cognitivos

Lab: Usar um Contêiner de Serviço Cognitivo

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Provisionar e consumir serviços cognitivos no Azure

• Gerenciar a segurança de serviços cognitivos

• Monitorar serviços cognitivos

• Usar um contêiner de serviço cognitivo

Módulo 3: Iniciando com Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que lida com a extração de insights de texto escrito ou falado. Neste módulo, você aprenderá como usar serviços cognitivos para analisar e traduzir texto.

Aulas

• Analisando Texto

• Traduzindo Texto

Lab: Traduzir Texto

Lab: Analisar Texto

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o serviço Cognitivo de Análise de Texto para analisar texto

• Usar o serviço Tradutor cognitivo para traduzir texto

Módulo 4: Construindo Aplicativos Habilidosos de Voz

Muitos aplicativos e serviços modernos aceitam entrada falada e podem responder sintetizando texto. Neste módulo, você continuará sua exploração das capacidades do processamento de linguagem natural ao aprender como construir aplicativos habilidosos de voz.

Aulas

• Reconhecimento e Síntese Speech Recognition

• Tradução de Voz

Lab: Reconhecer e Sintetizar Voz

Lab: Traduzir Voz

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o serviço de voz para reconhecer e sintetizar fala

• Usar o serviço de voz para traduzir a fala

Módulo 5: Criando Soluções de Compreensão de Linguagem

Para construir um aplicativo que possa entender e responder inteligentemente à entrada em linguagem natural, você deve definir e treinar um modelo para a compreensão da linguagem. Neste módulo, você aprenderá como usar o serviço de Compreensão de Linguagem para criar um aplicativo que possa identificar a intenção do usuário a partir de uma entrada em linguagem natural.

Aulas

• Criando um Aplicativo de Compreensão de Linguagem

• Publicar e Usar um Aplicativo de Compreensão de Linguagem

• Usar a Compreensão de Linguagem com Voz

Lab: Criar um Aplicativo Cliente para a Compreensão da Linguagem

Lab: Criar um Aplicativo de Compreensão de Linguagem

Lab: Usar os Serviços de Voz e Compreensão da Linguagem

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Criar um aplicativo de compreensão de linguagem

• Criar um aplicativo cliente para a compreensão da linguagem

• Integrar Compreensão de Linguagem e Voz

Módulo 6: Construindo uma Solução QnA

Um dos tipos mais comuns de interação entre usuários e agentes de software AI é para os usuários enviarem perguntas em linguagem natural, e o agente AI responder inteligentemente com uma resposta apropriada. Neste módulo, você explorará como o serviço QnA Maker habilita o desenvolvimento desse tipo de solução.

Aulas

• Criando uma Base de Conhecimento QnA

• Publicar e Usar uma Base de Conhecimento QnA

Lab: Criar uma Solução QnA

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o QnA Maker para criar uma base de conhecimento

• Usar uma base de conhecimento QnA em um aplicativo ou bot

Módulo 7: Conversational AI e o Serviço Bot do Azure

Os bots são a base para uma crescente categoria de aplicativos AI em que os usuários interagem com agentes AI, frequentemente da mesma forma que faria com um agente humano. Neste módulo, você explorará o Microsoft Bot Framework e o Serviço Bot do Azure, que juntos fornecem uma plataforma para criar e entregar experiências conversacionais.

Aulas

• Noções básicas sobre bots

• Implementando um bot conversacional

Lab: Criar um Bot com o SDK do Framework de Bots

Lab: Criar um Bot com Composer do Framework de Bots

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o SDK do Framework de Bots para criar um bot

• Usar o Composer do Framework de Bots para criar um bot

Módulo 8: Iniciando com Computer Vision

A visão computacional é uma área da inteligência artificial em que os aplicativos de software interpretam entrada visual de imagens ou vídeos. Neste módulo, você iniciará sua exploração da visão computacional aprendendo como usar serviços cognitivos para analisar imagens e vídeo.

Aulas

• Analisando Imagens

• Analisando Vídeos

Lab: Analisar Vídeo

Lab: Analisar Imagens com Computer Vision

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o serviço Computer Vision para analisar imagens

• Usar o Video Analyzer para analisar vídeos

Módulo 9: Desenvolvendo Soluções de Visão Customizada

Embora existam muitos cenários onde as capacidades gerais pré-definidas de visão computacional podem ser úteis, às vezes é necessário treinar um modelo personalizado com seus próprios dados visuais. Neste módulo, você explorará o serviço de Visão Personalizada e como usá-lo para criar modelos personalizados de classificação de imagens e detecção de objetos.

Aulas

• Classificação de Imagens

• Deteção de Objetos

Lab: Classificar Imagens com Visão Personalizada

Lab: Detectar Objetos em Imagens com Visão Personalizada

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o serviço Visão Personalizada para implementar classificação de imagens

• Usar o serviço Visão Personalizada para implementar detecção de objetos

Módulo 10: Detectando, Analisando e Reconhecendo Rostos

A detecção, análise e reconhecimento facial são cenários comuns de visão computacional. Neste módulo, você explorará o uso de serviços cognitivos para identificar rostos humanos.

Aulas

• Detectando Rostos com o Serviço Computer Vision

• Usando o Serviço de Face

Lab: Detectar, Analisar e Reconhecer Rostos

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Detectar rostos com o serviço Computer Vision

• Detectar, analisar e reconhecer rostos com o serviço Face

Módulo 11: Lendo Texto em Imagens e Documentos

A reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é outro cenário comum de visão computacional, no qual o software extrai texto de imagens ou documentos. Neste módulo, você explorará serviços cognitivos que podem ser usados para detectar e ler texto em imagens, documentos e formulários.

Aulas

• Lendo Texto com o Serviço Computer Vision

• Extraindo Informações de Formulários com o Serviço Reconhecedor de Formulário

Lab: Ler Texto em Imagens

Lab: Extrair Dados de Formulários

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Usar o serviço Computer Vision para ler texto em imagens e documentos

• Usar o Serviço Reconhecedor de Formulário para extrair dados de formulários digitais

Módulo 12: Criando uma Solução de Mineração de Conhecimento

Finalmente, muitos cenários de IA envolvem a pesquisa inteligente por informações com base em consultas de usuários. A mineração de conhecimento impulsionada por AI é um método cada vez mais importante para construir soluções de busca inteligentes que usam IA para extrair insights de grandes repositórios de dados digitais e permitir aos usuários encontrar e analisar esses insights.

Aulas

• Implementando uma Solução de Busca Inteligente

• Desenvolvendo Habilidades Personalizadas para uma Pipeline Enriquecida

• Criar um Banco de Conhecimento

Lab: Criar uma Habilidade Personalizada para a Busca Cognitiva do Azure

Lab: Criar uma Solução de Busca Cognitiva do Azure

Lab: Criar um Banco de Conhecimento com a Busca Cognitiva do Azure

Ao concluir este módulo, os estudantes serão capazes de:

• Criar uma solução de busca inteligente com a Busca Cognitiva do Azure

• Implementar uma habilidade personalizada em um pipeline de enriquecimento da Busca Cognitiva do Azure

• Usar a Busca Cognitiva do Azure para criar um banco de conhecimento