AI-3016 : Développer des copilotes personnalisés avec Azure AI Studio

Professionnels de l'informatique, développeurs de logiciels, ingénieurs de données, architectes de solutions, scientifiques des données, responsables technologiques et passionnés d'IA souhaitant apprendre à développer des assistants virtuels personnalisés à l'aide d'Azure AI Studio. Ces personnes souhaitent intégrer l’IA dans leurs applications et systèmes pour améliorer la fonctionnalité, l’efficacité et l’expérience utilisateur dans leurs domaines respectifs.

Module 1 : Introduction à Azure AI Foundry

• Qu’est-ce qu’Azure Studio Intelligence Artificielle ?
• Fonctionnement d'Azure Studio AI
• Description du traitement du langage naturel
• Quand utiliser Azure Studio Artificial Intelligence
• Exercice : Explorer l'intelligence artificielle d'Azure Studio

Module 2 : Parcourir et déployer des modèles à partir du catalogue de modèles dans le portail Azure AI Foundry

• Parcourir les modèles de langage dans le catalogue de modèles
• Déploiement d'un modèle sur un point de terminaison
• Améliorer les performances d'un modèle de langage
• Exercice : Explorer, mettre en œuvre et discuter avec des modèles de langage

Module 3 : Introduction au flux d'invite pour le développement d'applications de modèle de langage dans Azure Studio AI

• Description du cycle de vie de développement d'applications à grand modèle de langage (LLM)
• Comprendre les principaux composants et explorer les types de flux
• Exploration de la connexion et de l'exécution
• Exploration des variantes et options de surveillance
• Exercice : Introduction au flux de notification

Module 4 : Création d'une solution Copilot basée sur RAG avec vos propres données à l'aide de l'intelligence artificielle Azure Studio

• Informations sur la façon d'établir le modèle de langage
• Rendre les données détectables
• Créer un copilote avec un flux de notification
• Exercice : Créer un copilote personnalisé à partir de vos propres données

Module 5 : Optimisation d'un modèle de langage avec Azure AI Foundry

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

Module 6 : Évaluation des performances des applications d'IA générative avec Azure AI Foundry

• Évaluation des performances du modèle
• Évaluation manuelle des performances du modèle Évaluation des performances des applications d'IA générative
• Exercice : Évaluation des performances de l’application d’IA générative

Module 7 Intelligence artificielle générative responsable

• Planifier une solution d'IA générative responsable
• Identification des dommages possibles
• Mesurer les dommages possibles
• Atténuation des dommages éventuels
• Exploitation d'une solution d'intelligence artificielle générative responsable
• Exercice : Exploration des filtres de contenu dans Azure Studio AI

Une connaissance des services Azure AI et des concepts de base est recommandée.

• Cours : Anglais / Espagnol
  

Ce cours fait partie des certifications Microsoft Applied Skills.

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Compétences appliquées : Explorez toutes les qualifications dans un seul guide