หลักสูตร Azure AI Engineer AI-102

หลักสูตร Azure AI-102 ที่มีโครงสร้างครอบคลุมการวางแผน วิทัศน์ ภาษา เสียง Azure OpenAI การปรับใช้ และการตรวจสอบ พร้อมคำถาม

ระดับ: Azure AI Engineer Associate ความยาก: advanced 5 บทเรียน 60 นาที
ความคืบหน้าของคอร์ส 0 / 5
กลับไปคอร์ส

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

  • อธิบายการวางแผน
  • อธิบายวิทัศน์
  • อธิบายภาษา
  • อธิบายเสียง
  • อธิบาย OpenAI และการปรับใช้

ก่อนเริ่มเรียน

  • ความรู้ Azure พื้นฐานช่วยได้
  • แนะนำประสบการณ์ AI หรือข้อมูล
  • ไม่จำเป็นต้องมีใบรับรอง Azure มาก่อน

บทเรียน 1 การวางแผนโซลูชัน AI และ AI อย่างรับผิดชอบ

Azure AI Foundry รวมโปรเจกต์ โมเดล Endpoint AI Services ให้ API AI อย่างรับผิดชอบนำทางความปลอดภัย Content Safety กรองเนื้อหาอันตราย ฝึกด้วยตัวอย่าง ทบทวนข้อผิดทุกครั้ง และทบทวนหัวข้อที่อ่อนที่สุดทุกสัปดาห์เพื่อพัฒนา

ตัวอย่าง

ตัวอย่าง: ทีมสร้าง AI Hub โปรเจกต์ เปิด Content Safety และทบทวนแนวทาง AI อย่างรับผิดชอบก่อนปรับใช้

บทเรียน 2 คอมพิวเตอร์วิทัศน์

Vision วิเคราะห์ภาพ OCR ดึงข้อความ Custom Vision จำแนก Face ตรวจจับใบหน้า เลือกบริการและฝึกโมเดลแบบกำหนดเองเมื่อจำเป็น ฝึกด้วยตัวอย่าง ทบทวนข้อผิดทุกครั้ง และทบทวนหัวข้อที่อ่อนที่สุดทุกสัปดาห์เพื่อพัฒนา

ตัวอย่าง

ตัวอย่าง: แอปเอกสารใช้ OCR ดึงข้อความใบแจ้งหนี้และ Vision สร้างคำอธิบายรูปสินค้า

บทเรียน 3 ภาษาและความชาญฉลาดเอกสาร

Language วิเคราะห์ข้อความ Translator แปล CLU เข้าใจเจตนา Document Intelligence ดึงข้อมูล ใช้สำหรับความคิดเห็น ติกเก็ต เอกสาร ฝึกด้วยตัวอย่าง ทบทวนข้อผิดทุกครั้ง และทบทวนหัวข้อที่อ่อนที่สุดทุกสัปดาห์เพื่อพัฒนา

ตัวอย่าง

ตัวอย่าง: ระบบฝ่ายสนับสนุนใช้ Language วิเคราะห์อารมณ์ PII ปกปิดข้อมูลส่วนตัว Document Intelligence ดึงเลขคำสั่งซื้อ

บทเรียน 4 เสียงพูดและ AI สนทนา

Speech ถอดเสียง พูด แปล และรู้จำผู้พูด SSML ควบคุมเสียง ใช้ Endpoint และโมเดลแบบกำหนดเองสำหรับผู้ใช้หลายภาษา ฝึกด้วยตัวอย่าง ทบทวนข้อผิดทุกครั้ง และทบทวนหัวข้อที่อ่อนที่สุดทุกสัปดาห์เพื่อพัฒนา

ตัวอย่าง

ตัวอย่าง: แอปบริการลูกค้าใช้ Speech-to-Text สำหรับสายสด Custom Speech สำหรับคำศัพท์สินค้า Text-to-Speech ตอบกลับภาษาเดิม

บทเรียน 5 Azure OpenAI และการดำเนินงาน AI

Azure OpenAI โฮสต์ GPT Embedding ตัวกรอง ปรับใช้ Endpoint ใช้ API Key ตรวจสอบด้วย Azure Monitor ประเมินคุณภาพ Container และ Version ทำให้ดำเนินงานง่าย ฝึกด้วยตัวอย่าง ทบทวนข้อผิดทุกครั้ง และทบทวนหัวข้อที่อ่อนที่สุดทุกสัปดาห์เพื่อพัฒนา

ตัวอย่าง

ตัวอย่าง: ทีมปรับใช้โมเดล GPT ใช้ System Message ตรวจสอบด้วย Azure Monitor และประเมินคำตอบก่อนเผยแพร่