Nền tảng Azure AI AI-900
Khóa học Azure AI-900 có cấu trúc về nền tảng AI, học máy, thị giác, NLP, AI tạo sinh và AI có trách nhiệm, kèm câu hỏi.
Tiến độ khóa học
0 / 5
Quay lại khóa học
Bạn sẽ học được
- Mô tả workload AI.
- Giải thích học máy.
- Mô tả thị giác máy tính.
- Mô tả NLP.
- Mô tả AI tạo sinh và an toàn.
Trước khi bắt đầu
- Khái niệm cloud cơ bản hữu ích.
- Không cần kinh nghiệm lập trình.
- Không cần chứng chỉ AI trước đó.
Bài học 1 Tổng quan Azure AI
Bài thi Azure AI Fundamentals AI-900 là chứng chỉ cơ bản giúp mô tả khái niệm AI và dịch vụ Azure. Bao gồm workload AI, nguyên tắc học máy, thị giác máy tính, NLP và AI tạo sinh. Cũng giải thích nguyên tắc AI có trách nhiệm: công bằng, đáng tin cậy, quyền riêng tư, hòa nhập, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Khóa học kết hợp mỗi chủ đề với câu hỏi luyện tập. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: OCR đọc chữ từ ảnh là workload thị giác máy tính, còn chatbot viết câu trả lời là AI tạo sinh.Bài học 2 Nguyên tắc Học máy
Học máy học mẫu từ dữ liệu. Học có giám sát dùng nhãn; hồi quy dự đoán số và phân loại dự đoán danh mục. Học không giám sát tìm cấu trúc và phân cụm nhóm mục tương tự. Feature là đầu vào và label là đầu ra. Overfitting xảy ra khi mô hình ghi nhớ dữ liệu huấn luyện. Azure Machine Learning cung cấp thí nghiệm, AutoML và triển khai. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: dự đoán nhiệt độ ngày mai từ đặc điểm thời tiết là hồi quy, còn nhóm khách hàng theo thói quen là phân cụm.Bài học 3 Thị giác máy tính
Thị giác máy tính diễn giải hình ảnh và video. Phân loại hình ảnh gán nhãn; phát hiện đối tượng trả khung; phân đoạn ngữ nghĩa gán nhãn từng pixel. OCR đọc chữ in và viết tay. Phát hiện khuôn mặt tìm khuôn mặt và nhận dạng khuôn mặt xác định người. Azure AI Vision cung cấp phân tích, OCR và thị giác tùy chỉnh. Document Intelligence trích xuất trường và bảng từ tài liệu. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: nhà máy dùng phát hiện đối tượng để tìm linh kiện lỗi và OCR để đọc nhãn.Bài học 4 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLP cho hệ thống đọc và tạo ngôn ngữ. Sentiment analysis đánh giá cảm xúc; NER trích xuất người và địa điểm; key phrase extraction tìm chủ đề. Translator dịch ngôn ngữ và Speech xử lý âm thanh. Mô hình ngôn ngữ dùng intent và entity. Question answering tìm câu trả lời từ tài liệu. Các khả năng này tạo chatbot, phân tích và dịch thuật. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.
Ví dụ
Ví dụ: chatbot hỗ trợ dùng hiểu ngôn ngữ để phát hiện intent book_flight và entity thành phố đích.Bài học 5 AI tạo sinh và AI có trách nhiệm
AI tạo sinh tạo nội dung mới. LLM tạo văn bản từ prompt. Token là đơn vị văn bản và temperature kiểm soát sự sáng tạo. Embedding biểu thị ý nghĩa. Azure OpenAI cung cấp GPT và DALL-E. RAG kết hợp tài liệu truy xuất với mô hình tạo sinh. AI có trách nhiệm dùng bộ lọc nội dung, xem xét con người, nhãn rõ ràng và kiểm tra thiên vị. Hãy luyện tập với ví dụ, xem lại mỗi sai sót và ôn chủ đề yếu nhất mỗi tuần để tiến bộ.