Conception et implémentation d’une solution Microsoft Azure AI (AI-102T00)
Plan de formation
Module 1: 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 IA
- Comprendre les considérations relatives à une IA responsable
- Comprendre les fonctionnalités d’Azure Machine Learning
- Comprendre les fonctionnalités d’Azure Cognitive Services
- Comprendre les fonctionnalités d’Azure Bot Service
- Comprendre les fonctionnalités de Recherche cognitive Azure
Module 2: Créer et gérer utiliser les services Cognitive Services
- Provisionner une ressource Cognitive Services
- Identifier les points de terminaison et les clés
- Utiliser une API REST
- Utiliser un Kit de développement logiciel (SDK)
Module 3: Sécuriser les Cognitive Services
- Envisager l’authentification
- Implémenter une sécurité réseau
Module 4: Analyser Cognitive Services
- Surveiller les coûts
- Créez des alertes
- Afficher les mesures
- Gérer la journalisation des diagnostics
Module 5: Déployer Cognitive Services dans des conteneurs
- Comprendre les conteneurs
- Utiliser des conteneurs Cognitive Services
Module 6: Extraire des insights du texte avec le service Langage
- Approvisionner une ressource Langage
- Détecter la langue
- Extraire les phrases clés
- Analyser les sentiments
- Extraire les entités
- Extraire des entités liées
Module 7: Traduire du texte à l’aide du service 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
Module 8: Créer des applications avec reconnaissance vocale à l’aide du service Speech
- Provisionner une ressource Azure pour la reconnaissance vocale
- Utiliser l’API de reconnaissance vocale
- Utiliser l’API de synthèse vocale
- Configurer le format audio et les voix
- Utiliser le langage de balisage de synthèse vocale
Module 9: Traduction vocale avec le service Speech
- Provisionnement d’une ressource Azure pour la traduction vocale
- Traduire la reconnaissance vocale
- Synthèse des traductions
Module 10: Créer un modèle Language Understanding
- Comprendre les ressources pour créer un modèle Language Understanding
- 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 Language Understanding
Module 11: Publier et utiliser une application Language Understanding
- Comprendre les fonctionnalités du service Language
- Traiter les prédictions
- Utiliser un conteneur
Module 12: Créer une solution de réponses aux questions
- Comprendre les réponses aux questions
- Comparer les réponses aux questions à la compréhension du langage
- Créer une base de connaissances
- Implémenter l’invite multitour
- Tester et publier une base de connaissances
- Utiliser une base de connaissances
- Améliorer les performances des réponses aux questions
- Créer un bot de réponses aux questions
Module 13: Créer un bot à l’aide du kit de développement logiciel (SDK) Bot Framework
- Présentation des principes de conception de bot
Prise en main du kit SDK Bot Framework - Implémenter des gestionnaires d’activités et des dialogues
- Déployer un bot
Module 14: Créer un bot à l’aide de Bot Framework Composer
- Bien démarrer avec Bot Framework Composer
- Comprendre les dialogues
- Comprendre le flux adaptatif
- Concevoir l’expérience utilisateur
Module 15: Analyser les images
- Provisionner une ressource Vision par ordinateur
- Analyser une image
- Générer une miniature rognée de façon intelligente
Module 16: Analyser une vidéo
- Comprendre les fonctionnalités de Video Analyzer for Media
- Extraire des informations personnalisées
- Utiliser les widgets et les API de Video Analyzer
Module 17: Classifier des images
- Approvisionner les ressources Azure pour Custom Vision
- Comprendre la classification des images
- Effectuer l’apprentissage d’un classifieur d’images
Module 18: Détecter les objets dans les images
- Comprendre la détection d’objets
- Effectuer l’apprentissage d’un détecteur d’objets
- Envisager les options d’étiquetage des images
Module 19: 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 Vision par ordinateur
- Comprendre les fonctionnalités du service Visage
- Comparer et faire correspondre les visages détectés
- Implémenter la reconnaissance faciale
Module 20: Lire du texte dans les images et les documents avec le service Vision par ordinateur
- Explorer les options Vision par ordinateur pour lire du texte
- Utiliser l’API OCR
- Utiliser l’API Read
Module 21: Extraire des données à partir de formulaires avec Form Recognizer
- Qu’est-ce que Form Recognizer?
- Bien démarrer avec Form Recognizer
- Comprendre les modèles prédéfinis
- Former des modèles personnalisés sans étiquettes (formation non supervisée)
- Former des modèles personnalisés avec des étiquettes (formation supervisée)
- Utiliser des modèles Form Recognizer
- Utiliser l’outil FOTT (Form OCR Test Tool)
Module 22: Créer une solution Recherche cognitive Azure
- Ressources Azure
- Composants de recherche
- Comprendre le processus d’indexation
- Rechercher dans un index
- Appliquer le filtrage et le tri
- Améliorer l’index
Module 23: Créer une compétence personnalisée pour la Recherche cognitive Azure
- Créer une compétence personnalisée
- Ajouter une compétence personnalisée à un ensemble de compétences
Module 24: Créer une base de connaissances avec Recherche cognitive Azure
- Définir des projections
- Définir une base de connaissances
La littérature et les diapositives de présentation en classe sont en langue française. L’environnement de laboratoire technique incluant les étapes de configuration est disponible en anglais.
Connaissances pré-requises recommandées
- Connaissance de Microsoft Azure et capacité à naviguer sur le portail Azure
- Connaissance de C# ou Python
- Familiarité avec la sémantique de programmation JSON et REST
Titre de compétences et certification
Caractéristiques de l’examen
- Code: AI-102
- Titre: Conception et implémentation d’une solution Microsoft Azure AI
- Durée: 130 minutes
- Nombre de questions: 40 à 60
- Format de questions: À choix multiples, à réponses multiples, basé sur des scénarios
- Note de passage: 700 de 1000
- Coût: 0$ (inclus dans votre formation)
Sujets de l’examen
- Planifier et gérer une solution Azure AI
- Implémenter des solutions d’aide à la décision
- Implémenter des solutions de vision par ordinateur
- Implémenter des solutions de traitement du langage naturel
- Implémenter des solutions d’exploration des connaissances et d’intelligence documentaire
- Implémenter des solutions d’IA générative
Consulter tous les détails de l’examen sur Microsoft Learn >>
Article/rédaction Eccentrix Corner
Formation Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102)
La formation Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) est conçue pour les professionnels IT souhaitant maîtriser la conception et la gestion de solutions d’intelligence artificielle en utilisant Microsoft Azure. Ce cours couvre des sujets essentiels tels que la création et la gestion de services cognitifs, la mise en œuvre de solutions basées sur le langage naturel, et l’intégration des fonctionnalités d’intelligence artificielle dans des applications cloud modernes.
Idéale pour les ingénieurs IA, les développeurs et les professionnels IT, cette formation prépare également les participants à réussir l’examen AI-102 pour obtenir la certification Azure AI Engineer Associate.
Pourquoi choisir la formation Azure AI Engineer Associate ?
Avec la montée en puissance de l’intelligence artificielle, les entreprises recherchent des experts capables de concevoir des solutions innovantes et basées sur l’IA pour répondre aux besoins métiers. Cette formation vous offre des compétences pratiques pour créer et intégrer des modèles d’IA en utilisant les outils avancés d’Azure. La certification Azure AI Engineer Associate valide vos compétences en développement de solutions IA, renforçant votre profil professionnel et vos opportunités de carrière.
En suivant cette formation, vous acquerrez une expertise dans l’utilisation des services cognitifs, l’apprentissage automatique et la gestion des données, qui sont essentiels pour les projets modernes d’intelligence artificielle.
Compétences développées pendant la formation
Déployer et gérer des services cognitifs Azure
Apprenez à configurer, gérer et personnaliser des services tels qu’Azure Cognitive Services pour les applications basées sur l’IA.Implémenter des solutions de langage naturel
Découvrez comment utiliser des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser et interpréter des données textuelles.Créer des solutions basées sur la vision par ordinateur
Maîtrisez l’utilisation de l’IA pour analyser des images et vidéos avec Azure Computer Vision et Custom Vision.Intégrer des solutions d’IA dans des applications cloud
Apprenez à intégrer des modèles d’IA dans des applications à l’aide d’Azure Machine Learning et d’API basées sur l’IA.Sécuriser et surveiller les solutions IA
Implémentez des stratégies pour sécuriser les données et surveiller les performances des modèles IA dans Azure.Automatiser les tâches IA
Utilisez Azure CLI et PowerShell pour automatiser les déploiements et la gestion des solutions d’intelligence artificielle.
La formation Azure AI Engineer Associate est animée par des experts certifiés Microsoft. Grâce à des sessions interactives et des exercices pratiques, les participants acquièrent une compréhension approfondie des concepts et des outils IA d’Azure. Ce format garantit une préparation complète pour l’examen de certification tout en fournissant des compétences immédiatement applicables à des projets professionnels.
À qui s’adresse cette formation ?
Cette formation est idéale pour :
- Les ingénieurs IA et développeurs travaillant sur des solutions basées sur l’intelligence artificielle
- Les professionnels IT cherchant à intégrer des capacités d’IA dans des applications cloud
- Les participants préparant la certification Azure AI Engineer Associate (AI-102)
- Les organisations souhaitant adopter des solutions d’intelligence artificielle dans leurs opérations
Développez vos compétences en intelligence artificielle avec Azure
La formation Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) vous prépare à concevoir, déployer et gérer des solutions IA avancées. Inscrivez-vous dès aujourd’hui pour obtenir une certification reconnue et faire progresser votre carrière dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Questions fréquemment posées - formation Azure AI-102 (FAQ)
Quels sujets sont abordés dans la formation AI-102 ?
Le cours couvre la gestion des services cognitifs, les solutions de traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, et l’intégration des modèles d’IA dans des applications cloud.
À qui s’adresse ce cours ?
Ce cours est conçu pour les ingénieurs IA, développeurs, et professionnels IT travaillant sur des projets d’intelligence artificielle.
Quels outils et services seront utilisés pendant cette formation ?
Vous utiliserez des outils tels que Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning, et Azure Bot Service.
Quels prérequis sont recommandés pour cette formation ?
Une connaissance de base des concepts d’intelligence artificielle, de la programmation et des services Azure est recommandée.
Quels sont les avantages de la certification Azure AI Engineer Associate ?
Cette certification valide vos compétences en création de solutions IA, renforçant vos opportunités de carrière dans ce domaine en forte croissance.
La formation inclut-elle des exercices pratiques ?
Oui, des exercices interactifs sont inclus pour permettre aux participants d’appliquer leurs connaissances à des scénarios réels.