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

• Implémenter une ressource linguistique et utiliser des modèles prédéfinis
• Créer une solution de classification de texte personnalisée
• Créer une solution de reconnaissance d'entités nommées (NER) personnalisée

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 une solution de réponse aux questions

• Description de 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 : Création d'une solution d'extraction d'entités nommées personnalisée

• Description de la reconnaissance d'entités nommées personnalisées
• 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
• Comprendre la détection, la traduction et la translittération des langues
• Spécifier les options de traduction
• Définir des traductions personnalisées
• Exercice : Traduction de texte avec Azure AI Translator Service

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 Text to Speech
• 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 : Traduire la voix

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

• Familiarité avec Azure et le portail Azure
• Expérience de programmation avec C# en Python. Si vous n’avez aucune expérience préalable en programmation, il est recommandé de suivre le parcours d’apprentissage Premiers pas avec C# ou Premiers pas avec Python avant de commencer celui-ci.

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

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.

Compétences appliquées : Explorez toutes les qualifications dans un seul guide