IA-102 Conception et mise en oeuvre d’une Solution IA Azure (AI-102T00)

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus au cœur des apps et services modernes. Dans ce module, vous découvrirez certaines capacités d'IA courantes que vous pouvez exploiter dans vos applications, et comment ces capacités sont mises en œuvre dans Microsoft Azure. Vous découvrirez également quelques considérations pour concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA de manière responsable.

Leçons

• Introduction à l'intelligence artificielle
• Intelligence artificielle dans Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Décrire les considérations relatives à la création d'applications basées sur l'IA.
• Identifier les services Azure pour le développement d'applications d'IA

Module 2 : Développement d'applications d'IA avec Cognitive Services
Les services cognitifs sont les éléments de base pour l'intégration des capacités d'IA dans vos applications. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner, sécuriser, surveiller et déployer les services cognitifs.

Leçons

• Premiers pas avec Cognitive Services
• Utilisation de Cognitive Services pour les applications d'entreprise

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Fournir et consommer des services cognitifs dans Azure
• Gérer la sécurité des services cognitifs
• Surveiller les services cognitifs
• Utiliser un conteneur de services cognitifs

Module 3 : Introduction au traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à extraire des informations du langage écrit ou parlé. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les services cognitifs pour analyser et traduire du texte.

Leçons

• Analyse du texte
• Traduire un texte

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Utiliser le service cognitif Text Analytics pour analyser du texte
• Utiliser le service cognitif Translator pour traduire un texte

Module 4 : Création d'applications vocales
De nombreux services et applications modernes acceptent les entrées vocales et peuvent répondre en synthétisant du texte. Dans ce module, vous poursuivrez votre exploration des capacités de traitement du langage naturel en apprenant à créer des applications vocales.

Leçons

• Reconnaissance et synthèse de la parole
• Traduction de la parole

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service cognitif Speech pour reconnaître et synthétiser la parole
• Utiliser le service cognitif Speech pour traduire la parole

Module 5 : Création de solutions de compréhension de la langue
Pour créer une application capable de comprendre et de répondre intelligemment aux entrées en langage naturel, vous devez définir et former un modèle de compréhension du langage. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser le service de compréhension du langage pour créer une application capable d'identifier l'intention de l'utilisateur à partir d'une entrée en langage naturel.

Leçons

• Création d'une application de compréhension du langage
• Publication et utilisation d'une application de compréhension du langage
• Utilisation de la compréhension du langage avec la parole

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Créer une application de compréhension du langage
• Créer une application client pour la compréhension du langage
• Intégrer Language Understanding et Speech

Module 6 : Création d'une solution QnA
L'un des types d'interaction les plus courants entre les utilisateurs et les agents logiciels d'IA consiste pour les utilisateurs à soumettre des questions en langage naturel, et pour l'agent d'IA à répondre intelligemment avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous explorerez comment le service QnA Maker permet le développement de ce type de solution.

Leçons

• Création d'une base de connaissances QnA
• Publication et utilisation d'une base de connaissances QnA

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables d’:

• Utiliser QnA Maker pour créer une base de connaissances
• Utiliser une base de connaissances QnA dans une application ou un robot.

Module 7 : IA conversationnelle et Azure Bot Service
Les bots sont la base d'un type d'application d'IA de plus en plus courant dans lequel les utilisateurs engagent des conversations avec des agents d'IA, souvent comme ils le feraient avec un agent humain. Dans ce module, vous explorerez Microsoft Bot Framework et Azure Bot Service, qui fournissent ensemble une plate-forme pour créer et fournir des expériences conversationnelles.

Leçons

• Notions de base sur les robots
• Mise en œuvre d'un robot conversationnel

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Utiliser le Bot Framework SDK pour créer un robot
• Utiliser le Bot Framework Composer pour créer un robot.

Module 8 : Premiers pas avec la vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle dans lequel les applications logicielles interprètent les données visuelles des images ou des vidéos. Dans ce module, vous commencerez votre exploration de la vision par ordinateur en apprenant à utiliser les services cognitifs pour analyser des images et des vidéos.

Leçons

• Analyse d'images
• Analyse de vidéos

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service de vision par ordinateur pour analyser des images
• Utiliser Video Indexer pour analyser les vidéos

Module 9 : Développement de solutions de vision personnalisées
Bien qu'il existe de nombreux scénarios dans lesquels les capacités générales prédéfinies de vision par ordinateur peuvent être utiles, il est parfois nécessaire d'entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Custom Vision et la manière de l'utiliser pour créer des modèles personnalisés de classification d'images et de détection d'objets.

Leçons

• Classification d'images
• Détection d'objets

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service Custom Vision pour mettre en œuvre la classification d'images
• Utiliser le service de vision personnalisé pour mettre en œuvre la détection d'objets

Module 10 : Détection, analyse et reconnaissance des visages
La détection, l'analyse et la reconnaissance des visages sont des scénarios de vision par ordinateur courants. Dans ce module, vous explorerez l'utilisation des services cognitifs pour identifier les visages humains.

Leçons

• Détection des visages avec le service de vision par ordinateur
• Utilisation du service Visage

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Détecter des visages avec le service de vision par ordinateur
• Détecter, analyser et reconnaître des visages avec le service Visage.

Module 11 : Lire du texte dans des images et des documents
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un autre scénario courant de vision par ordinateur, dans lequel un logiciel extrait du texte d'images ou de documents. Dans ce module, vous allez explorer les services cognitifs qui peuvent être utilisés pour détecter et lire du texte dans des images, des documents et des formulaires.

Leçons

• Lire du texte avec le service de vision par ordinateur
• Extraction d'informations à partir de formulaires avec le service Form Recognizer

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service de vision par ordinateur pour lire du texte dans des images et des documents.
• Utiliser le service Form Recognizer pour extraire des données de formulaires numériques.

Module 12 : Création d'une solution d'extraction de connaissances
En fin de compte, de nombreux scénarios d'IA impliquent la recherche intelligente d'informations en fonction des requêtes des utilisateurs. L'extraction de connaissances alimentée par l'IA est un moyen de plus en plus important de créer des solutions de recherche intelligente qui utilisent l'IA pour extraire des informations de grands référentiels de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et d'analyser ces informations.

Leçons

• Mise en œuvre d'une solution de recherche intelligente
• Développement de compétences personnalisées pour un pipeline d'enrichissement
• Création d'un magasin de connaissances

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Créer une solution de recherche intelligente avec Azure Cognitive Search.
• Mettre en œuvre une compétence personnalisée dans un pipeline d'enrichissement Azure Cognitive Search.
• Utiliser Azure Cognitive Search pour créer un magasin de connaissances.

Module 1 : Introduction à l'IA sur Azure
L'intelligence artificielle (IA) est de plus en plus au cœur des apps et services modernes. Dans ce module, vous découvrirez certaines capacités d'IA courantes que vous pouvez exploiter dans vos applications, et comment ces capacités sont mises en œuvre dans Microsoft Azure. Vous découvrirez également quelques considérations pour concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA de manière responsable.

Leçons

• Introduction à l'intelligence artificielle
• Intelligence artificielle dans Azure

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Décrire les considérations relatives à la création d'applications basées sur l'IA.
• Identifier les services Azure pour le développement d'applications d'IA

Module 2 : Développement d'applications d'IA avec Cognitive Services
Les services cognitifs sont les éléments de base pour l'intégration des capacités d'IA dans vos applications. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner, sécuriser, surveiller et déployer les services cognitifs.

Leçons

• Premiers pas avec Cognitive Services
• Utilisation de Cognitive Services pour les applications d'entreprise

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Fournir et consommer des services cognitifs dans Azure
• Gérer la sécurité des services cognitifs
• Surveiller les services cognitifs
• Utiliser un conteneur de services cognitifs

Module 3 : Introduction au traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui consiste à extraire des informations du langage écrit ou parlé. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les services cognitifs pour analyser et traduire du texte.

Leçons

• Analyse du texte
• Traduire un texte

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Utiliser le service cognitif Text Analytics pour analyser du texte
• Utiliser le service cognitif Translator pour traduire un texte

Module 4 : Création d'applications vocales
De nombreux services et applications modernes acceptent les entrées vocales et peuvent répondre en synthétisant du texte. Dans ce module, vous poursuivrez votre exploration des capacités de traitement du langage naturel en apprenant à créer des applications vocales.

Leçons

• Reconnaissance et synthèse de la parole
• Traduction de la parole

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service cognitif Speech pour reconnaître et synthétiser la parole
• Utiliser le service cognitif Speech pour traduire la parole

Module 5 : Création de solutions de compréhension de la langue
Pour créer une application capable de comprendre et de répondre intelligemment aux entrées en langage naturel, vous devez définir et former un modèle de compréhension du langage. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser le service de compréhension du langage pour créer une application capable d'identifier l'intention de l'utilisateur à partir d'une entrée en langage naturel.

Leçons

• Création d'une application de compréhension du langage
• Publication et utilisation d'une application de compréhension du langage
• Utilisation de la compréhension du langage avec la parole

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Créer une application de compréhension du langage
• Créer une application client pour la compréhension du langage
• Intégrer Language Understanding et Speech

Module 6 : Création d'une solution QnA
L'un des types d'interaction les plus courants entre les utilisateurs et les agents logiciels d'IA consiste pour les utilisateurs à soumettre des questions en langage naturel, et pour l'agent d'IA à répondre intelligemment avec une réponse appropriée. Dans ce module, vous explorerez comment le service QnA Maker permet le développement de ce type de solution.

Leçons

• Création d'une base de connaissances QnA
• Publication et utilisation d'une base de connaissances QnA

Après avoir terminé ce module, les étudiants seront capables d’:

• Utiliser QnA Maker pour créer une base de connaissances
• Utiliser une base de connaissances QnA dans une application ou un robot.

Module 7 : IA conversationnelle et Azure Bot Service
Les bots sont la base d'un type d'application d'IA de plus en plus courant dans lequel les utilisateurs engagent des conversations avec des agents d'IA, souvent comme ils le feraient avec un agent humain. Dans ce module, vous explorerez Microsoft Bot Framework et Azure Bot Service, qui fournissent ensemble une plate-forme pour créer et fournir des expériences conversationnelles.

Leçons

• Notions de base sur les robots
• Mise en œuvre d'un robot conversationnel

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Utiliser le Bot Framework SDK pour créer un robot
• Utiliser le Bot Framework Composer pour créer un robot.

Module 8 : Premiers pas avec la vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle dans lequel les applications logicielles interprètent les données visuelles des images ou des vidéos. Dans ce module, vous commencerez votre exploration de la vision par ordinateur en apprenant à utiliser les services cognitifs pour analyser des images et des vidéos.

Leçons

• Analyse d'images
• Analyse de vidéos

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service de vision par ordinateur pour analyser des images
• Utiliser Video Indexer pour analyser les vidéos

Module 9 : Développement de solutions de vision personnalisées
Bien qu'il existe de nombreux scénarios dans lesquels les capacités générales prédéfinies de vision par ordinateur peuvent être utiles, il est parfois nécessaire d'entraîner un modèle personnalisé avec vos propres données visuelles. Dans ce module, vous explorerez le service Custom Vision et la manière de l'utiliser pour créer des modèles personnalisés de classification d'images et de détection d'objets.

Leçons

• Classification d'images
• Détection d'objets

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service Custom Vision pour mettre en œuvre la classification d'images
• Utiliser le service de vision personnalisé pour mettre en œuvre la détection d'objets

Module 10 : Détection, analyse et reconnaissance des visages
La détection, l'analyse et la reconnaissance des visages sont des scénarios de vision par ordinateur courants. Dans ce module, vous explorerez l'utilisation des services cognitifs pour identifier les visages humains.

Leçons

• Détection des visages avec le service de vision par ordinateur
• Utilisation du service Visage

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Détecter des visages avec le service de vision par ordinateur
• Détecter, analyser et reconnaître des visages avec le service Visage.

Module 11 : Lire du texte dans des images et des documents
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est un autre scénario courant de vision par ordinateur, dans lequel un logiciel extrait du texte d'images ou de documents. Dans ce module, vous allez explorer les services cognitifs qui peuvent être utilisés pour détecter et lire du texte dans des images, des documents et des formulaires.

Leçons

• Lire du texte avec le service de vision par ordinateur
• Extraction d'informations à partir de formulaires avec le service Form Recognizer

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront :

• Utiliser le service de vision par ordinateur pour lire du texte dans des images et des documents.
• Utiliser le service Form Recognizer pour extraire des données de formulaires numériques.

Module 12 : Création d'une solution d'extraction de connaissances
En fin de compte, de nombreux scénarios d'IA impliquent la recherche intelligente d'informations en fonction des requêtes des utilisateurs. L'extraction de connaissances alimentée par l'IA est un moyen de plus en plus important de créer des solutions de recherche intelligente qui utilisent l'IA pour extraire des informations de grands référentiels de données numériques et permettre aux utilisateurs de trouver et d'analyser ces informations.

Leçons

• Mise en œuvre d'une solution de recherche intelligente
• Développement de compétences personnalisées pour un pipeline d'enrichissement
• Création d'un magasin de connaissances

Après avoir terminé ce module, les étudiants pourront:

• Créer une solution de recherche intelligente avec Azure Cognitive Search.
• Mettre en œuvre une compétence personnalisée dans un pipeline d'enrichissement Azure Cognitive Search.
• Utiliser Azure Cognitive Search pour créer un magasin de connaissances.

• Laboratoire: Démarrer avec Cognitive Services
• Laboratoire: Gestion de la sécurité de Cognitive Services
• Laboratoire: Surveillance de Cognitive Services
• Laboratoire: Utilisation d'un conteneur Cognitive Services
• Laboratoire:: Analyse de texte
• Laboratoire: Traduire du texte
• Laboratoire: Reconnaître et synthétiser la parole
• Laboratoire:: Traduire la parole
• Laboratoire: Créer une application de compréhension de la langue
• Laboratoire: Création d'une application client de compréhension de la langue
• Laboratoire: Utilisation des services de compréhension de la parole et du langage
• Laboratoire : Création d'une solution d'AQN
• Laboratoire : Création d'un robot avec le SDK Bot Framework
• Laboratoire: Créer un robot avec Bot Framework Composer
• Laboratoire: Analyser des images avec la vision par ordinateur
• Laboratoire: Analyser des vidéos avec Video Indexer
• Laboratoire: Classifier des images avec la vision personnalisée
• Laboratoire: Détecter des objets dans des images avec Custom Vision
• Laboratoire: Détecter, analyser et reconnaître des visages
• Laboratoire: Lire du texte dans des images
• Laboratoire: Extraction de données à partir de formulaires
• Laboratoire : création d'une solution Azure Cognitive Search
• Laboratoire: Créer une compétence personnalisée pour Azure Cognitive Search
• Laboratoire: Créer un Knowledge Store avec Azure Cognitive Search

• Laboratoire: Démarrer avec Cognitive Services
• Laboratoire: Gestion de la sécurité de Cognitive Services
• Laboratoire: Surveillance de Cognitive Services
• Laboratoire: Utilisation d'un conteneur Cognitive Services
• Laboratoire:: Analyse de texte
• Laboratoire: Traduire du texte
• Laboratoire: Reconnaître et synthétiser la parole
• Laboratoire:: Traduire la parole
• Laboratoire: Créer une application de compréhension de la langue
• Laboratoire: Création d'une application client de compréhension de la langue
• Laboratoire: Utilisation des services de compréhension de la parole et du langage
• Laboratoire : Création d'une solution d'AQN
• Laboratoire : Création d'un robot avec le SDK Bot Framework
• Laboratoire: Créer un robot avec Bot Framework Composer
• Laboratoire: Analyser des images avec la vision par ordinateur
• Laboratoire: Analyser des vidéos avec Video Indexer
• Laboratoire: Classifier des images avec la vision personnalisée
• Laboratoire: Détecter des objets dans des images avec Custom Vision
• Laboratoire: Détecter, analyser et reconnaître des visages
• Laboratoire: Lire du texte dans des images
• Laboratoire: Extraction de données à partir de formulaires
• Laboratoire : création d'une solution Azure Cognitive Search
• Laboratoire: Créer une compétence personnalisée pour Azure Cognitive Search
• Laboratoire: Créer un Knowledge Store avec Azure Cognitive Search