AI-3016 : Développer des applications d'IA génératives dans Azure

Cours AI-3016 : Développer des applications d’IA générative dans Azure

L’intelligence artificielle générative (IA générative) devient plus accessible grâce à des plateformes de développement complètes, telles qu’Azure AI Foundry . Découvrez comment créer des applications d’IA générative qui utilisent des modèles de langage pour dialoguer avec vos utilisateurs.

Niveau : Intermédiaire - Produit : Services d’IA Azure - Sujet : Intelligence artificielle - Rôle : Data Scientist/Ingénieur en IA

Cours destiné à

Ce cours est conçu pour les data scientists et les ingénieurs en IA possédant déjà des connaissances en modèles d'IA génératifs et en Python , et qui souhaitent créer, personnaliser et déployer leurs propres copilotes.

Objectifs de la formation AI-3016

À l'issue de ce cours, vous serez capable de :

• Planification et préparation du développement de solutions d'intelligence artificielle dans Azure
• Sélectionnez et implémentez des modèles à partir du catalogue de modèles
• Développez une application d'IA à l'aide du SDK Azure AI Foundry.
• Développez une solution basée sur le modèle RAG en utilisant vos propres données avec Azure AI Foundry.
• Optimisation d'un modèle de langage avec Azure AI Foundry
• Mettre en œuvre une solution d'IA générative responsable dans Azure AI Foundry
• Évaluer les performances de l'IA générative dans le portail Azure AI Foundry

Contenu du cours AI-3016

Module 1 : Planification et préparation du développement de solutions d’intelligence artificielle dans Azure

• Introduction
  
• Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
  
• Services d'IA Azure
  
• Azure AI Foundry
  
• Outils de développement et kits de développement logiciel (SDK)
  
• Intelligence artificielle responsable
  
• Exercice : Préparation d'un projet de développement en IA

Module 2 : Choisir et implémenter des modèles à partir du catalogue de modèles du portail Azure AI Foundry

• Introduction
• Exploration des modèles de langage dans le catalogue de modèles
  
• Implémentation d'un modèle à un point de connexion
  
• Améliorer les performances d'un modèle de langage
  
• Exercice : Exploration, implémentation et discussion avec des modèles de langage

Module 3 : Développement d’une application d’IA avec le kit de développement logiciel Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Qu'est-ce que le kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Foundry ?
  
• Collaboration avec les liens du projet
  
• Création d'un client de chat
  
• Exercice : Création d'une application de chat basée sur l'IA générative

Module 4 : Introduction au flux de notifications pour le développement d’applications de modélisation linguistique dans Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Description du cycle de vie de développement d'une application de modélisation de langage à grande échelle (LLM).
  
• Comprendre les principaux composants et explorer les types de flux
  
• Exploration et exécution des connexions
  
• Exploration des variantes et options de surveillance
  
• Exercice : Introduction au flux de notifications

Module 5 : Développement d’une solution basée sur RAG avec vos propres données à l’aide d’Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Comprendre comment fonder votre modèle de langage
  
• Rendre les données accessibles
  
• Création d'une application cliente basée sur RAG
  
• Intégrer RAG dans un flux d'alertes
  
• Exercice : Créez une application d'IA générative qui utilise vos propres données.

Module 6 : Optimisation d’un modèle de langage avec Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Comprendre quand optimiser un modèle de langage
  
• Préparation des données pour optimiser un modèle de complétion de conversation
  
• Exploration des modèles de langage d'optimisation de l'IA dans Azure Studio
  
• Exercice : Ajustement d'un modèle de base

Module 7 : Mise en œuvre d’une solution d’intelligence artificielle générative responsable dans Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Planification d'une solution d'IA générative responsable
  
• Cartographier les dommages potentiels
  
• Mesure des dommages potentiels
  
• Atténuer les dommages potentiels
  
• Gérer une solution d'IA générative responsable
  
• Exercice : Appliquer des filtres de contenu pour empêcher l'affichage de contenu nuisible

Module 8 : Évaluation des performances de l’intelligence artificielle générative dans le portail Azure AI Foundry

• Introduction
  
• Évaluation des performances du modèle
  
• Évaluer manuellement les performances d'un modèle
  
• Évaluations automatisées
  
• Évaluation des performances des applications d'IA générative
  
• Exercice : Évaluation des performances du modèle d'IA générative

Prérequis

Une bonne connaissance des concepts et services fondamentaux de l'IA dans Azure est recommandée. La maîtrise de la programmation en Python ou en Microsoft C# est également requise.

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
  

Compétences appliquées de Microsoft

Ce cours fait partie du programme de certification Microsoft en compétences appliquées.

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