AI-3003 : Créer une solution de traitement du langage naturel avec Azure AI Services

Cours AI-3003 : Créer une solution de traitement du langage naturel avec Azure AI Services

Pour obtenir cette certification Microsoft Applied Skills , les étudiants démontrent leur capacité à créer une solution de traitement du langage naturel (NLP) à l’aide d’ Azure AI Language .

Les candidats à cette certification doivent posséder une solide compréhension de la création et de l'utilisation de divers modèles Azure NLP via Language Studio et en code, y compris des modèles personnalisés. Ils doivent également posséder une expérience de programmation en Python ou C# , être familiarisés avec le portail Azure et être à l'aise avec le provisionnement de ressources Azure AI .

Niveau : Intermédiaire - Rôle : Ingénieur IA, Développeur, Architecte de solutions - Produit : Azure AI Language - Matière : Intelligence artificielle

Cours destiné à

Ce cours s'adresse principalement aux développeurs d'applications souhaitant intégrer le traitement du langage naturel à leurs applications. Les étudiants doivent avoir une expérience de la programmation en Python ou en C#, être familiarisés avec le portail Azure et maîtriser le provisionnement des ressources Azure AI.

Objectifs de formation AI-3003

Dans ce cours, vous apprendrez à implémenter des solutions de traitement automatique du langage naturel (TALN) à l'aide des services d'IA Microsoft Azure. Plus précisément, vous apprendrez à :

• Concevez une solution qui traite le langage naturel avec Azure AI Language.
  
• Créez une solution qui analyse le texte à l’aide de fonctionnalités préconfigurées.
  
• Entraînez un modèle pour une solution linguistique personnalisée pour la réponse aux questions et la reconnaissance du langage conversationnel.
  
• Décrire, synthétiser et traduire la voix
  

Contenu du cours AI-3003

Module 1 Analyse de texte avec Azure AI Language

• Provisionner une ressource Azure AI Language
• Détecter la langue
• Extraction de mots clés
• Analyse d'opinion
• Extraire des entités
• Extraction d'entités liées
• Exercice : Analyse de texte

Module 2 : Créer des solutions de type questions-réponses avec Azure AI Language

• Comprendre la réponse aux questions
  
• Comparaison des réponses aux questions avec Azure AI Language Understanding
  
• Créer une base de connaissances
  
• Mettre en œuvre une conversation à plusieurs tours
  
• Tester et publier une base de connaissances
  
• Utiliser une base de connaissances
  
• Amélioration des performances de réponse aux questions
  
• Exercice : Créer une solution de type questions-réponses

Module 3 Création d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel

• Reconnaître les capacités intégrées du service Azure AI Language
• Description des ressources pour la création d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel
• Définition des intentions, des expressions et des entités
• Utiliser des modèles pour différencier des expressions similaires
• Utilisation de composants d'entité prédéfinis
• Formation, test, publication et révision d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel
• Exercice : Création d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel Azure AI Services

Module 4 Création d'un projet de classification de texte personnalisé

• Introduction
• Description des types de projets de classification
• Description de la manière de compiler des projets de classification de texte
• Exercice : Classification de texte

Module 5 Reconnaître les entités avec des noms personnalisés

• Description de la reconnaissance des entités avec des noms personnalisés
  
• Étiquetage des données
  
• Formation et évaluation du modèle
  
• Exercice : Extraction d'entités personnalisées

Module 6 : Traduction de texte avec Azure AI Translator Service

• Provisionnement d'une ressource Azure AI Translator
  
• Description de la détection de la langue, de la traduction et de la translittération
  
• Spécifier les options de traduction
  
• Définition des traductions personnalisées
  
• Exercice : Traduction de texte avec le service Azure AI Translator
  

Module 7 : Création d'applications vocales avec Azure AI Services

• Provisionnement d'une ressource Azure pour la voix
  
• Utilisation de l'API Azure AI Speech-to-Text
  
• Utilisation de l'API de synthèse vocale
  
• Réglage du format audio et des voix
  
• Utilisation du langage de balisage de synthèse vocale
  
• Exercice : Créer une application vocale

Module 8 : Traduction vocale avec Azure AI Speech Service

• Mise en service d'une ressource Azure pour la traduction vocale
  
• Traduction de la voix au texte
  
• Synthèse des traductions
  
• Exercice : Traduction vocale

Module 9 : Développement d'une application d'IA générative audio

• Mise en œuvre d'un modèle multimodal
  
• Développement d'une application de chat audio
  
• Exercice : Développement d'une application de chat audio

Prérequis

Avant de commencer ce parcours d’apprentissage, vous devez disposer des éléments suivants :

• Familiarité avec Azure et le portail Azure
• Découvrez la programmation en C# et Python. Si vous n'avez aucune expérience préalable en programmation, il est recommandé de suivre le parcours d'apprentissage « Démarrage avec C# » ou « Démarrage avec Python » avant de commencer celui-ci.

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
• Laboratoires : anglais / espagnol

Compétences appliquées Microsoft

Ce cours fait partie des certifications Microsoft Applied Skills.

Pour obtenir cette certification Microsoft Applied Skills, les étudiants démontrent leur capacité à créer une solution de traitement du langage naturel (NLP) à l’aide d’Azure AI Language.

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