предоставить слушателям знания и навыки, необходимые для проектирования решений AI Azure, разработки чат-бота службы поддержки, используя искусственный интеллект платформы Microsoft Azure и функционал Azure Cognitive Services.
Архитекторы облачных решений
Дизайнеры и разработчики ПО при поддержке искусственного интеллекта.
- Использовать Cognitive Services в Microsoft Azure при разработке решений для искусственного интеллекта.
- Использовать Microsoft Bot Framework и Bot Services.
- Использовать QnA Maker и производить интеграцию ботов и QnA Maker для создания полезной базы знаний для взаимодействия с пользователем.
- Использовать LUIS и как создавать намерения и высказывания для поддержки решения при обработке естественного языка.
-Интегрировать LUIS с ботом, для лучшего понимания намерений пользователей при взаимодействии с ботом.
- Интегрировать ботов и агентов с Azure Cognitive Services для реализации расширенных функций, таких как анализ настроений, анализ изображений и текста, а также распознавание и обнаружение объектов
• Успешное окончание курса AZ - 900T01А: Основы Microsoft Azure или эквивалентная подготовка.
• Понимание работы RESTful сервисов и APIs
• Знания C# или Python или эквивалентная подготовка.
Модуль 1. Введение в Azure Cognitive Services:
Этот модуль посвящен возможностям Cognitive Services в Microsoft Azure и их роли в разработке решений для искусственного интеллекта.
· Обзор Azure Cognitive Services;
· Создание когнитивного сервиса на портале Azure;
· Реализация доступа к когнитивному сервису и его тестирование;
Лабораторная работа:
· Workshop Case Study. Определение требований.
· Реализация возможностей компьютерного зрения (Computer Vision) для бота.
Модуль 2. Создание ботов:
Этот модуль включает в себя использование Microsoft Bot Framework и Bot Services. Введение в Bot Service
· Создание простого чат-бота
· Тестирование с помощью эмулятора ботов (Bot Emulator)
Лабораторная работа:
· Basic Filtering Bot Log Bot Chat.
Модуль 3. Улучшение ботов с помощью QnA Maker:
Этот модуль включает в себя описание QnA Maker, а также интегрирации ботов и QnA Maker для создания полезной базы знаний для взаимодействия с пользователем.
· Введение в QnA Maker.
· Реализация базы знаний QnA Maker.
· Интеграция QnA с ботом.
Лабораторная работа:
· Установка QnA Maker.
Модуль 4. Создание языковой функциональности с LUIS:
Этот модуль посвящен службе распознавания речи Language Understanding Intelligent Service (LUIS), а также созданию намерения и высказываний для поддержки решения при обработке естественного языка.
· Введение в распознавание речи;
· Создание новой службы LUIS;
· Построение языкового понимания с намерением и произнесением Build Language Understanding with Intents and Utterances;
Лабораторная работа:
· Реализация модели LUIS 4.
Модуль 5. Улучшение ботов с помощью LUIS:
В этом модуле описываются возможности интеграции LUIS с ботом для лучшего понимания намерений пользователей при взаимодействии с ботом.
· Обзор распознавания речи для приложений искусственного интеллекта;
· Интеграция LUIS и ботов для создания решений искусственного интеллекта;
Лабораторная работа:
· Добавление функций распознавания языка;
· Добавление LUIS к PictureBot's MainDialog;
· Тестирование голосовых команд.
Модуль 6. Интеграция когнитивных сервисов с ботами и агентами:
Этот модуль посвящен интеграции ботов и агентов с помощью Azure Cognitive Services для расширенных функций, таких как анализ настроений, анализ изображений и текста, а также распознавание и обнаружение объектов.
· Обзор когнитивных сервисов для интерактивного бота;
· Выполнение анализа мнений для бота с текстовой аналитикой;
· Определение языка в боте с использование языкового когнитивного сервиса;
· Интеграция компьютерного зрения с ботом;
Лабораторная работа:
· Определение языка пользователя;
· Тестирование ботов в DirectLine.