AI-100T01 Designing and Implementing an Azure AI Solution

AI-100T01
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Durata

3 giorni

Livello

Intermedio

Prodotti

Azure

Posizione lavorativa

AI engineer

Informazioni corso

Il corso permette agli studenti di acquisire le nozioni per progettare una soluzione IA di Azure creando un servizio di chat automatizzata per il supporto clienti utilizzando l’intelligenza artificiale della piattaforma di Microsoft Azure, che include Language Understanding e le funzionalità IA incorporate in Servizi cognitivi di Azure.

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Prerequisiti

Gli ingegneri di Azure AI di successo accedono al ruolo ruolo attraverso esperienze professionali con le tecnologie cloud e competenza con i kit di sviluppo software.

Nello specifico:

  • Implementazione di soluzioni in C# o Python
  • Sviluppo di applicazioni Cloud
  • Comprensione delle tecnologie di archiviazione di Azure

Per acquisire questi prerequisiti, accedi alla seguente formazione online gratuita prima di frequentare il corso:

  • Esplorare i concetti di Microsoft Azure cloud
  • Primi passi con C# or Primi passi con Python
  • Servizi Cloud di Base – Introduzione ad Azure
  • Servizi Cloud di Base – Opzioni Azure compute

Se non conosci i servizi di intelligenza artificiale di Azure, completa prima Nozioni fondamentali di Microsoft Azure AI.

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Struttura del Corso

Modulo 1: Introduzione a Servizi cognitivi di Azure

Il modulo permetterà agli studenti di identificare i Servizi cognitivi disponibili in Microsoft Azure e comprendere il loro ruolo nella progettazione di architetture per le soluzioni IA.

Lezioni

  • Panoramica di Servizi cognitivi di Azure
  • Creare un servizio cognitivo sul portale di Azure
  • Accedere a e testare un servizio cognitivo

Modulo 2: Creare bot

Agli studenti verranno fornite informazioni su Microsoft Bot Framework e Servizi Bot.

Lezioni

  • Introduzione a Servizio Bot
  • Creazione una chat automatizzata di base
  • Eseguire il testing con il servizio di emulazione di bot

Modulo 3: Migliorare i Bot con QnA Maker

Gli studenti scopriranno cos’è QnA Maker e come integrare i Bot e QnA Maker per creare una Knowledge Base utile per le interazioni con gli utenti.

Lezioni

  • Introduzione a QnA Maker
  • Implementare una Knowledge Base con QnA Maker
  • Integrare QnA con un Bot

Modulo 4: Imparare come creare una funzionalità Language Understanding con LUIS

Agli studenti verrà illustrato Language Understanding with Intents and Utterances (LUIS) e verrà spiegato come creare finalità ed espressioni per supportare una soluzione di elaborazione in linguaggio naturale.

Lezioni

  • Introduzione a Language Understanding
  • Creare un nuovo servizio LUIS
  • Compilare il servizio LUIS

Modulo 5: Migliorare i Bot con LUIS

Agli studenti verrà spiegato come integrare LUIS con un Bot per meglio compredere le intenzioni degli utenti durante l’interazione con Bot.

Lezioni

  • Panoramica di Language Understanding per le applicazioni IA
  • Integrare LUIS e BOT per creare una soluzione basata sull’intelligenza artificiale

Modulo 6: Integrare Servizi cognitivi con Bot e agenti

Agli studenti verrà spiegato come integrare Bot e agenti con Servizi cognitivi di Azure per poter usufruire di funzionalità avanzate come Analisi dei sentimenti, analisi delle immagini e del testo, OCR e rilevamento degli oggetti.

Lezioni

  • Illustrare l’utilizzo di Servizi cognitivi per le interazioni con Bot
  • Eseguire Analisi dei segmenti per il Bot con Analisi testo
  • Rilevare una lingua in un bot con i servizi cognitivi linguistici
  • Integrare Visione artificiale con i Bot

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