AI-3022 : Mettre en œuvre l'exploration des connaissances avec Azure AI Search

Cours AI-3022 : Mise en œuvre de l’exploration de connaissances avec Azure AI Search

Pour obtenir cette certification Microsoft Applied Skills , les étudiants doivent démontrer leur capacité à créer des solutions Azure AI Search , à implémenter des ensembles de compétences personnalisés et à enrichir un index de compétences afin d'optimiser les solutions de recherche.

Disposez-vous d'informations verrouillées dans des sources de données structurées et non structurées ? Ce cours vous apprendra à utiliser Azure AI Search pour extraire des informations clés de ces données et permettre aux applications de les rechercher et de les analyser.

Niveau : Intermédiaire - Rôle : Ingénieur IA, Développeur, Architecte de solutions, Étudiant - Produit : Azure, Azure AI Search - Sujet : Intelligence artificielle

Cours destiné à

Ce cours est destiné à :

• Ingénieurs en intelligence artificielle
  
• développeurs de solutions cloud
  
• architectes de données
  
• professionnels du recrutement d'entreprises
  
• Les analystes de données qui travaillent avec de grands volumes d'informations non structurées
  
• Équipes techniques souhaitant mettre en œuvre des solutions de recherche intelligentes au sein de leurs organisations

Objectifs de la formation AI-3022 : Recherche Azure AI

• Créez des solutions de recherche avec Azure AI Search : découvrez comment configurer les index, gérer la capacité et appliquer des filtres, des tris et des profils de notation pour améliorer la pertinence des résultats.
• Développer des compétences personnalisées : Mettre en œuvre des compétences personnalisées telles que des modèles de classification de texte ou d’apprentissage automatique pour enrichir les données lors du processus d’indexation
• Créer un référentiel de connaissances : définir des projections et stocker des données enrichies pour une analyse ultérieure
• Utilisez des fonctionnalités de recherche avancées : améliorez l’expérience de recherche grâce à l’analyse sémantique, la recherche vectorielle, la prise en charge de plusieurs langues et le tri par proximité géographique.
• Indexer les données externes : utilisez Azure Data Factory ou l’API Azure AI Search pour indexer les données provenant de sources externes.
• Maintenance et optimisation des solutions de recherche : gestion de la sécurité, des performances, des coûts et de la fiabilité des solutions mises en œuvre
• Mettre en œuvre la recherche sémantique et vectorielle : configurer le classement sémantique et la recherche vectorielle pour améliorer la précision et la pertinence des résultats

Contenu du cours AI-3022 : Mise en œuvre de l’exploration des connaissances avec Azure AI Search

Module 1 : Création d’une solution de recherche Azure AI

• Introduction
• Gestion des capacités
  
• Comprendre les composantes de la recherche
  
• Description du processus d'indexation
  
• Recherche d'un index
  
• Filtrage et tri des données
  
• Amélioration de l'indice
  
• Exercice : Créer une solution de recherche

Module 2 : Création d’une fonctionnalité personnalisée pour Azure AI Search

• Introduction
  
• Définition du programme de compétences personnalisées
  
• Intégration d'une compétence personnalisée
  
• Aptitude à la classification de texte personnalisée
  
• Aptitudes personnalisées en apprentissage automatique
  
• Exercice : Création d’une compétence personnalisée pour Azure AI Search

Module 3 : Création d’un entrepôt de connaissances avec Azure AI Search

• Introduction
  
• Définition des projections
  
• Définition d'un magasin de connaissances
  
• Exercice : Création d'un référentiel de connaissances

Module 4 : Implémentation des fonctionnalités de recherche avancées dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Améliorer la classification des documents en hiérarchisant les termes
  
• Améliorer la pertinence des résultats en ajoutant des profils de notation
  
• Amélioration d'un index à l'aide d'analyseurs et de termes tokenisés
  
• Index amélioré pour inclure plusieurs langues
  
• Amélioration de l'expérience de recherche grâce au tri des résultats par distance à partir d'un point de référence donné.
  
• Exercice : Mise en œuvre d'améliorations aux résultats de recherche

Module 5 : Rechercher des données en dehors de la plateforme Azure dans Azure AI Search à l’aide d’Azure Data Factory

• Introduction
  
• Indexation des données provenant de sources de données externes à l'aide d'Azure Data Factory
  
• Indexation des données à l'aide de l'API d'insertion d'Azure AI Search
  
• Exercice : Ajout à un index à l'aide de l'API d'insertion

Module 6 : Maintenir une solution de recherche Azure AI

• Introduction
  
• Gestion de la sécurité d'une solution de recherche IA Azure
  
• Optimisation des performances d'une solution de recherche Azure AI
  
• Gestion des coûts de la solution Azure AI Search
  
• Améliorer la fiabilité d'une solution de recherche IA Azure
  
• Surveillance d'une solution de recherche Azure AI
  
• Résolution des problèmes de recherche à l'aide du portail Azure
  
• Exercice : Résolution de problèmes de recherche

Module 7 : Effectuer une nouvelle classification des recherches avec la classification sémantique dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Qu'est-ce que la classification sémantique ?
  
• Configuration de la classification sémantique
  
• Exercice : Utilisation de la classification sémantique dans un index

Module 8 : Effectuer une recherche et une récupération vectorielles dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Qu'est-ce que la recherche vectorielle ?
  
• Préparation à la recherche
  
• Informations concernant l'insertion
  
• Exercice : Utilisation de l'API REST pour exécuter des requêtes de vecteur de recherche

Prérequis

Pour suivre cette formation, il est recommandé que :

• Familiarisez-vous avec Microsoft Azure.
• Avez-vous de l'expérience en développement d'applications avec C# ou Python ?

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
  

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