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Programa do Curso
Módulo 1: Introdução à IA em Azure
A Inteligência Artificial (IA) está cada vez mais no centro dos aplicativos e serviços modernos. Neste módulo, ficará a conhecer algumas capacidades de IA comuns que pode aproveitar nas suas aplicações e como essas capacidades são implementadas no Microsoft Azure. Você também aprenderá sobre algumas considerações para projetar e implementar soluções de IA de forma responsável.
Lições
- Introdução à Inteligência Artificial
- Inteligência Artificial em Azure
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Descrever considerações para a criação de aplicações activadas por IA
- Identificar Azure serviços para o desenvolvimento de aplicações de IA
Módulo 2: Desenvolvimento de aplicações de IA com serviços cognitivos
Os Serviços Cognitivos são os principais blocos de construção para integrar recursos de IA em seus aplicativos. Neste módulo, você aprenderá como provisionar, proteger, monitorar e implantar serviços cognitivos.
Lições
- Introdução aos Serviços Cognitivos
- Utilizar os Serviços Cognitivos para aplicações empresariais
Laboratório: Introdução aos Serviços Cognitivos
Laboratório: Gerir a segurança dos Serviços Cognitivos
Laboratório: Monitorizar Serviços Cognitivos
Laboratório: usar um contêiner de serviços cognitivos
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Prestação e consumo de serviços cognitivos em Azure
- Gerir a segurança dos serviços cognitivos
- Monitorizar os serviços cognitivos
- Utilizar um contentor de serviços cognitivos
Módulo 3: Introdução ao processamento de linguagem natural
O processamento de linguagem natural (PNL) é um ramo da inteligência artificial que lida com a extração de conhecimentos a partir de linguagem escrita ou falada. Neste módulo, aprenderá a utilizar serviços cognitivos para analisar e traduzir texto.
Lições
- Análise de texto
- Traduzir o texto
Laboratório : Traduzir texto
Laboratório: Analisar o texto
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilizar o serviço cognitivo Análise de Texto para analisar texto
- Utilizar o serviço cognitivo Tradutor para traduzir texto
Módulo 4: Criação de aplicações com suporte de voz
Muitas aplicações e serviços modernos aceitam a entrada falada e podem responder sintetizando texto. Neste módulo, continuará a explorar as capacidades de processamento de linguagem natural, aprendendo a criar aplicações activadas por voz.
Lições
- Speech Recognition e Síntese
- Tradução de fala
Laboratório: Reconhecer e sintetizar a fala
Laboratório : Traduzir discurso
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilize o serviço cognitivo de fala para reconhecer e sintetizar a fala
- Utilizar o serviço cognitivo do Discurso para traduzir o discurso
Módulo 5: Criar soluções para a compreensão da língua
Para criar uma aplicação que possa compreender e responder de forma inteligente à entrada de linguagem natural, é necessário definir e treinar um modelo para a compreensão da linguagem. Neste módulo, aprenderá a utilizar o serviço Language Understanding para criar uma aplicação que possa identificar a intenção do utilizador a partir da entrada de linguagem natural.
Lições
- Criar uma aplicação de compreensão de línguas
- Publicar e utilizar uma aplicação para compreensão de línguas
- Utilizar a compreensão de línguas com a fala
Laboratório: criar uma aplicação cliente de compreensão de linguagem
Laboratório: criar uma aplicação para compreender a língua
Laboratório: Utilizar os serviços de compreensão da fala e da língua
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Criar uma aplicação de compreensão de línguas
- Criar uma aplicação cliente para o Language Understanding
- Integrar a compreensão da linguagem e a fala
Módulo 6: Criando uma solução QnA
Um dos tipos mais comuns de interação entre utilizadores e agentes de software de IA consiste em os utilizadores apresentarem perguntas em linguagem natural e o agente de IA responder de forma inteligente com uma resposta adequada. Neste módulo, você explorará como o serviço QnA Maker permite o desenvolvimento desse tipo de solução.
Lições
- Criar uma base de conhecimentos QnA
- Publicação e utilização de uma base de conhecimentos QnA
Laboratório: criar uma solução QnA
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilizar o QnA Maker para criar uma base de conhecimentos
- Utilizar uma base de conhecimentos QnA numa aplicação ou bot
Módulo 7: Conversational AI e o Serviço de Bot do Azure
Os bots são a base para um tipo de aplicação de IA cada vez mais comum, em que os utilizadores participam em conversas com agentes de IA, muitas vezes como fariam com um agente humano. Neste módulo, irá explorar o Microsoft Bot Framework e o Azure Bot Service, que, em conjunto, fornecem uma plataforma para criar e fornecer experiências de conversação.
Lições
- Noções básicas de bots
- Implementação de um bot de conversação
Laboratório: criar um bot com o SDK do Bot Framework
Laboratório: criar um bot com o Bot Framework Composer
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilize o Bot Framework SDK para criar um bot
- Usar o Bot Framework Composer para criar um bot
Módulo 8: Começar a utilizar Computer Vision
Computer A visão é uma área da inteligência artificial em que as aplicações de software interpretam a entrada visual de imagens ou vídeos. Neste módulo, começará a explorar a visão por computador, aprendendo a utilizar serviços cognitivos para analisar imagens e vídeos.
Lições
- Analisar imagens
- Analisar vídeos
Laboratório: Analisar vídeo
Laboratório: Analisar imagens com Computer Vision
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilizar o serviço Computer Vision para analisar imagens
- Utilizar o Video Analyzer para analisar vídeos
Módulo 9: Desenvolvimento de soluções de visão personalizadas
Embora existam muitos cenários em que as capacidades gerais predefinidas de visão computacional podem ser úteis, por vezes é necessário treinar um modelo personalizado com os seus próprios dados visuais. Neste módulo, você explorará o serviço Custom Vision e como usá-lo para criar modelos personalizados de classificação de imagens e deteção de objetos.
Lições
- Classificação de imagens
- Deteção de objectos
Laboratório: classificar imagens com visão personalizada
Laboratório: Detetar objectos em imagens com visão personalizada
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilizar o serviço Custom Vision para implementar a classificação de imagens
- Utilizar o serviço de visão personalizada para implementar a deteção de objectos
Module 10: Detectando, analisando e reconhecendo rostos
A deteção, análise e reconhecimento facial são cenários comuns da visão computacional. Neste módulo, irá explorar o utilizador de serviços cognitivos para identificar rostos humanos.
Lições
- Deteção de rostos com o serviço Computer Vision
- Utilizar o Serviço de Rosto
Laboratório: Detetar, analisar e reconhecer rostos
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Detetar rostos com o serviço Computer Vision
- Detetar, analisar e reconhecer rostos com o serviço Rosto
Module 11: Lendo texto em imagens e documentos
O reconhecimento ótico de caracteres (OCR) é outro cenário comum de visão computacional, no qual o software extrai texto de imagens ou documentos. Neste módulo, irá explorar os serviços cognitivos que podem ser utilizados para detetar e ler texto em imagens, documentos e formulários.
Lições
- Ler texto com o serviço Computer Vision
- Extração de informações de formulários com o serviço Reconhecimento de formulários
Laboratório : Ler texto em imagens
Laboratório: Extrair dados de formulários
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Utilizar o serviço Computer Vision para ler texto em imagens e documentos
- Utilizar o serviço Reconhecimento de formulários para extrair dados de formulários digitais
Módulo 12: Criando uma solução de mineração de conhecimento
Em última análise, muitos cenários de IA envolvem a procura inteligente de informações com base nas consultas dos utilizadores. A extração de conhecimentos com base na IA é uma forma cada vez mais importante de criar soluções de pesquisa inteligente que utilizam a IA para extrair informações de grandes repositórios de dados digitais e permitir aos utilizadores encontrar e analisar essas informações.
Lições
- Implementação de uma solução inteligente Search
- Desenvolvimento de competências personalizadas para um pipeline de enriquecimento
- Criando um Knowledge Store
Laboratório: criar uma habilidade personalizada para o Azure Cognitivo Search
Laboratório: criar uma solução Azure Cognitive Search
Laboratório: criar um repositório de conhecimento com o Azure Cognitive Search
Depois de concluírem este módulo, os alunos serão capazes de
- Criar uma solução de pesquisa inteligente com o Azure Cognitive Search
- Implementar uma habilidade personalizada em um pipeline de enriquecimento do Azure Cognitive Search
- Utilizar o Azure Cognitive Search para criar uma loja de conhecimentos
Requisitos
Antes de frequentar este curso, os alunos devem ter:
- Conhecimento do Microsoft Azure e capacidade de navegar no portal do Azure
- Conhecimento de C# ou Python
- Familiaridade com a semântica de programação JSON e REST
28 Horas
Declaração de Clientes (1)
muito simpática e prestável
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Máquina Traduzida
