AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

Engenheiros de software preocupados com a criação, gerenciamento e implantação de soluções de IA que aproveitam os Serviços Cognitivos do Azure, a Pesquisa Cognitiva do Azure e o Microsoft Bot Framework. Eles estão familiarizados com C# ou Python e têm conhecimento sobre o uso de APIs baseadas em REST para criar soluções de visão computacional, análise de linguagem, mineração de conhecimento, pesquisa inteligente e soluções de IA generativa no Azure.

Conhecimento de C# ou Python, ter participado do curso AI-900: Fundamento de IA no Azure ou possuir conhecimentos equivalentes.

Preparatório para o exame AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution, exigido na conquista da credencial MS Certified Azure AI Engineer Associate.

* O exame não está incluso na contratação.

1. Preparar-se para desenvolver soluções de IA no Azure

• Definir inteligência artificial
• Entender os termos relacionados à IA
• Entender as considerações para engenheiros de IA
• Entender as considerações para a IA responsável
• Entender as funcionalidades do Azure Machine Learning
• Entender as funcionalidades dos Serviços de IA do Azure
• Entender as funcionalidades do Serviço OpenAI do Azure
• Entender as funcionalidades do Azure Cognitive Search

2. Criar e consumir os serviços de IA do Azure

• Provisionar um recurso dos serviços de IA do Azure
• Identificar pontos de extremidade e chaves
• Usar a API REST
• Usar um SDK

3. Proteger os Serviços de IA do Azure

• Considerar a autenticação
• Implementar segurança de rede

4. Monitorar os Serviços de IA do Azure

• Monitorar o custo
• Criar alertas
• Métricas de exibição
• Gerenciar logs de diagnóstico

5. Implantar os Serviços de IA do Azure em contêineres

• Entender contêineres
• Usar contêineres dos Serviços de IA do Azure

6. Usar a IA de forma responsável com a Segurança de Conteúdo de IA do Azure

• O que é Segurança de Conteúdo?
• Como funciona a Segurança de Conteúdo de IA do Azure?
• Quando usar a Segurança de Conteúdo de IA do Azure

7. Analisar imagens

• Provisionar um recurso da Visão de IA do Azure
• Analisar uma imagem
• Gerar uma miniatura cortada de maneira inteligente e remover o plano de fundo

8. Classificar imagens

• Provisionar recursos do Azure para a Visão Personalizada de IA do Azure
• Entender a classificação de imagem
• Treinar um classificador de imagens

9. Detectar objetos em imagens

• Entender a detecção de objetos
• Treinar um detector de objetos
• Considerar opções para rotular imagens

10. Detecte, analise e reconheça rostos

• Identificar opções de detecção, análise e identificação faciais
• Entender as considerações de análise facial
• Detectar rostos com o serviço de visão de IA do Azure
• Entender os recursos do serviço de Detecção Facial
• Comparar rostos detectados e fazer a correspondência deles
• Implementar o reconhecimento do rosto

11. Ler texto em imagens e documentos com o serviço da visão de IA do Azure

• Explorar as opções de Visão de Ia do Azure para a leitura de textos
• Usar a API de Leitura

12. Analisar vídeo

• Entender os recursos do Azure Video Indexer
• Extrair insights personalizados
• Usar widgets e APIs do Analisador de Vídeo

13. Analisar textos com a Linguagem de IA do Azure

• Provisionar um recurso da Linguagem de IA do Azure
• Detectar o idioma
• Extrair frases-chave
• Analisar sentimento
• Extrair entidades
• Extrair entidades vinculadas

14. Criar uma solução de respostas às perguntas com a Linguagem de IA do Azure

• Entender respostas às perguntas
• Comparar a resposta às perguntas com a compreensão da linguagem de IA do Azure
• Como criar uma base de dados de conhecimento
• Implementar conversa com várias rodadas
• Testar e publicar uma base de dados de conhecimento
• Usar uma base de dados de conhecimento
• Aprimorar o desempenho de respostas às perguntas

15. Criar um modelo de compreensão da linguagem coloquial

• Entender os recursos predefinidos do serviço de Linguagem de IA do Azure
• Entender os recursos para compilar um modelo de compreensão da linguagem coloquial
• Definir intenções, enunciados e entidades
• Usar padrões para diferenciar enunciados semelhantes
• Usar componentes de entidade predefinidos
• Treinar, testar, publicar e revisar um modelo de compreensão da linguagem coloquial

16. Criar uma solução de classificação de textos personalizada

• Entender os tipos de projetos de classificação
• Entender como criar projetos de classificação de texto

17. Reconhecimento de Entidade Nomeada personalizado

• Entender o reconhecimento de entidade nomeada personalizada
• Rotular seus dados.
• Treinar e avaliar um modelo

18. Traduzir textos com o serviço de Tradutor de IA do Azure

• Provisionar um recurso do tradutor de IA do Azure
• Entender a detecção, a tradução e a transliteração de idiomas
• Especificar opções de tradução
• Definir traduções personalizadas

19. Criar aplicativos habilitados para fala com os serviços de IA do Azure

• Provisionar um recurso do Azure para fala
• Usar a API de Conversão de Fala em texto da de IA do Azure
• Usar a API de conversão de texto em fala
• Configurar o formato de áudio e as vozes
• Usar a Linguagem de Marcação de Sintetização de Voz

20. Traduzir a fala com o serviço de fala de IA do Azure

• Provisionar um recurso do Azure para a tradução de fala
• Converter fala em texto
• Sintetizar traduções

21. Criar uma solução de Pesquisa de IA do Azure

• Gerenciar a capacidade
• Entenda os componentes de pesquisa
• Entender o processo de indexação
• Pesquisar um índice
• Aplicação de filtragem e classificação
• Aprimorar o índice

22. Criar uma habilidade personalizada para a Pesquisa de IA do Azure

• Criar uma habilidade personalizada
• Adicionar uma habilidade personalizada
• Habilidade de classificação de textos personalizada
• Habilidade personalizada de machine learning

23. Criar um repositório de conhecimento com o a Pesquisa de IA do Azure

• Definir projeções
• Definir um repositório de conhecimento

24. Implementar recursos avançados de pesquisa na Pesquisa de IA do Azure

• Aprimorar a classificação de um documento com aumento de termos
• Melhorar a relevância dos resultados adicionando perfis de pontuação
• Melhorar um índice com analisadores e termos indexados
• Aprimorar um índice para incluir vários idiomas
• Melhorar a experiência de pesquisa ordenando os resultados por distância de um determinado ponto de referência

25. Pesquisar dados fora da plataforma do Azure na Pesquisa de IA do Azure usando o Azure Data Factory

• Indexar dados de fontes de dados externas usando o Azure Data Factory
• Indexar qualquer dado usando a API de push da Pesquisa de IA do Azure

26. Manter uma solução de Pesquisa de IA do Azure

• Gerenciar a segurança de uma solução da Pesquisa de IA do Azure
• Otimizar o desempenho de uma solução da Pesquisa de IA do Azure
• Gerenciar custos de uma solução da Pesquisa de IA do Azure
• Aumentar a confiabilidade de uma solução da Pesquisa de IA do Azure
• Monitorar uma solução da Pesquisa de IA do Azure
• Depurar problemas de pesquisa usando o portal do Azure

27. Executar a nova classificação de pesquisa com o classificador semântica na Pesquisa de IA do Azure

• O que é a classificação semântica?
• Configurar classificação semântica

28. Executar a busca e a recuperação de vetores na Pesquisa de IA do Azure

• O que é a pesquisa vetorial?
• Preparar sua pesquisa
• Noções básicas sobre inserção

29. Planejar uma solução da IA do Azure para Informação de Documentos

• Entender a IA para Informação de Documentos
• Planejar recursos da IA do Azure para Informação de Documentos
• Escolha um tipo de modelo

30. Usar modelos predefinidos de Informação de Documentos

• Noções básicas sobre os modelos predefinidos
• Usar os modelos de Documento Geral, Leitura e Layout
• Usar modelos financeiros, de identidade e fiscais

31. Extrair dados de formulários com o Azure Document Intelligence

• O que é a IA do Azure para Informação de Documentos
• Introdução à Informação de Documentos do Azure
• Treinamento de modelos personalizados
• Usar modelos da Informação de Documentos do Azure
• Usar o Estúdio da Informação de Documentos do Azure

32. Criar um modelo composto de informação de documentos

• Entender os modelos compostos
• Montar modelos compostos

33. Desenvolver aplicativos com o Serviço OpenAI do Azure

• Acessar o Serviço OpenAI do Azure
• Integrar o OpenAI a um aplicativo
• Engenharia de prompt do OpenAI
• Fornecer contexto com a engenharia de prompt
• Construir o código com base na linguagem natural

34. Implementar a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com o Serviço OpenAI do Azure

• Noções básicas sobre a Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com o Serviço OpenAI do Azure
• Adicionar sua própria fonte de dados
• Conversar com seu modelo usando seus próprios dados

35. Gerar imagens com o Serviço OpenAI do Azure

• O que é DALL-E?
• Explorar o DALL-E no Estúdio de OpenAI do Azure
• Usar a API REST de OpenAI do Azure para consumir modelos do DALL-E

* os conteúdos podem sofrer alterações, visando melhorias e atualizações, sem prévio aviso

Ao contratar esse treinamento você ganhará a videoaula do curso AI-900: Fundamento de IA no Azure (8h) + o curso Copilot no Microsoft 365.

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• Apostila digital oficial e certificado de participação;
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O prazo máximo é de 6 meses para realizar a totalidade dos cursos e exames adquiridos, contados a partir da contratação. Exceto a cortesia (videoaula) cujo prazo de acesso é de 30 dias.