Description. Cours technique Azure OpenAI

Ce cours est dispensé en mode en ligne . La durée approximative du cours est de 115 heures qu'est-ce que distribue entre contenu et outils de collaboration. À la fin, l'étudiant recevra un diplôme d'accréditation.

La formation se fait par notre Campus Virtuel , avec cette modalité vous aurez tout le contenu didactique sur la plateforme de cours et il sera accessible, dès le jour du début du cours, 24 heures sur 24, tous les jours de la semaine. L'étudiant bénéficiera également de forums de participation, ainsi que d'un tutorat continu.

Les frais de cours s'appliquent au modalité virtuelle (option bonus 100%) Des actions de formation présentielles et télé-présentielles peuvent être réalisées à la demande.

• Accès à la plateforme : 10 semaines
• Un accompagnement individualisé

Introduction

Découvrez comment implémenter les technologies Azure OpenAI pour développer votre programme d’intelligence artificielle. Notre cours technique Azure OpenAI explique comment utiliser l’environnement Azure pour configurer l’environnement pour l’IA avancée. Faites progresser votre carrière et prenez le contrôle de votre programme d'IA avec le cours technique Azure OpenAI.

Il s'agit d'un cours pratique pour apprendre à utiliser Azure General Intelligence Service !

Adressé à

Directeurs informatiques, professionnels des TIC, responsables de l'innovation et du développement dans l'organisation, responsables de différents départements qui souhaitent savoir comment l'intelligence artificielle avec OpenAI et Azure peut relever leurs nouveaux défis d'expansion technologique, professionnels de l'innovation, employés et tous ceux qui le souhaitent. découvrez l’une des principales technologies disruptives d’aujourd’hui.

Ce cours s'adresse aux professionnels, étudiants et passionnés d'intelligence artificielle qui souhaitent découvrir et utiliser le service Azure OpenAI, une plateforme de cloud computing qui offre un accès à des modèles d'intelligence générale artificielle (AGI) de pointe, capables d'effectuer diverses tâches cognitives à partir de la saisie naturelle de texte.

Objectifs du cours

• Comprenez les bases de la génération de texte avec des modèles linguistiques pré-entraînés et comment ils peuvent être adaptés à des domaines spécifiques.
• Découvrez comment utiliser Azure OpenAI personnalisé pour créer, entraîner et gérer des modèles optimisés GPT-4.
• Explorez les possibilités créatives et les limites éthiques de la génération de texte avec GPT-4.
• Développer des compétences pratiques pour implémenter et utiliser des modèles GPT-4 à partir de différentes plates-formes et langages de programmation.
• Appliquer les connaissances acquises dans un projet final qui consiste à générer des textes sur un sujet choisi par l'étudiant.
• Explorez les possibilités créatives et les limites éthiques de la génération de texte avec GPT-4.
• Développer des compétences pratiques pour implémenter et utiliser des modèles GPT-4 à partir de différentes plates-formes et langages de programmation.
• Appliquer les connaissances acquises dans un projet final qui consiste à générer des textes sur un sujet choisi par l'étudiant.

Contenu du cours

Unité 1 : Introduction au service Azure OpenAI

• Principes fondamentaux d'Azure OpenAI : qu'est-ce que c'est, comment ça marche et quels avantages il offre.
• Concepts principaux : jetons, ressources, implémentations, modèles et apprentissage en contexte.
• Accès à Azure OpenAI : comment obtenir une clé d'accès et comment utiliser le portail Azure.
• Types de modèles dans Azure OpenAI : qu'est-ce qu'ils sont, comment ils sont classés et quelles sont leurs caractéristiques.
• Déploiement de modèles IAG - Comment créer et configurer un déploiement d'un modèle Azure OpenAI.
• Utiliser des messages pour obtenir des complétions de modèle : comment envoyer et recevoir des messages à une implémentation pour obtenir les résultats d'un modèle.

Unité 2 : Utiliser Azure OpenAI Studio

• Modèles GPT-3, Davinci, Curie, Babbage et Ada : qu'est-ce qu'ils sont, en quoi ils diffèrent et quelles sont leurs applications.
• Modèles Codex et Cushman : qu'est-ce qu'ils sont, comment ils se rapportent à GPT-3 et quelles utilisations ils ont dans le développement de logiciels et la génération de texte.
• Ajustement du modèle : qu'est-ce que c'est, comment cela se fait et quels sont les avantages de personnaliser un modèle en fonction des besoins de l'utilisateur.
• Comment gérer le filtrage de contenu : qu'est-ce que c'est, comment l'activer et comment le configurer pour éviter des résultats inappropriés ou sensibles.
• Création d'une ressource : comment créer une ressource Azure OpenAI et lui attribuer un modèle, un plan et une région.
• Gestion des insertions : ce qu'elles sont, comment elles sont utilisées et comment elles sont personnalisées pour ajouter des informations supplémentaires ou modifier le comportement d'un modèle.
• Complétions : qu'est-ce qu'ils sont, comment ils sont obtenus et comment les résultats d'un modèle sont interprétés.
• Utilisation du code : comment utiliser le SDK Azure OpenAI pour interagir avec le service à partir de différents langages de programmation.
• Utilisation d'Azure OpenAI Studio : Comment utiliser l'outil Web Azure OpenAI pour créer, tester et partager des projets IAG.
• Pratique : Intégrez Azure OpenAI dans votre application

Unité 3 : Gestion des identités

• API REST : qu'est-ce que c'est, comment elle est utilisée et quels avantages elle présente pour intégrer le service Azure OpenAI avec d'autres applications ou services.
• Le cryptage des données : qu'est-ce que c'est, comment il est appliqué et quelles garanties il offre pour protéger la confidentialité et la sécurité des données.
• Contrôle de version : qu'est-ce que c'est, comment il est effectué et quels sont ses avantages pour conserver un historique des modifications apportées à un projet IAG.
• API REST Swagger : qu'est-ce que c'est, comment l'utiliser et en quoi elle est utile pour documenter et tester l'API REST Azure OpenAI.

Unité 4 : Gérer une application avec Azure OpenAI

• Comprendre l'ingénierie de la messagerie
• Écrivez des messages plus efficaces
• Gestion des connexions pour améliorer la précision
• Utiliser l'ingénierie de messagerie dans votre application

Unité 5 : Générer du code et des images avec Azure OpenAI Service

• Construction de code à partir du langage naturel
• Utiliser le copilote GitHub
• Code complet et aide dans le processus de développement
• Corrections de bugs et améliorations du code
• Intégration DALL-E dans Azure OpenAI Studio
• Utilisation de l'API REST Azure OpenAI pour consommer des modèles DALL-E
• Génération d'images

Laboratoires

Le cours comprend des laboratoires dans lesquels vous apprendrez à faire des appels à une implémentation OpenAI avec des modèles pré-entraînés à partir de vos propres applications, à comprendre l'impact sur les réponses du modèle en formulant correctement les questions (ingénierie rapide), à ​​écrire et à améliorer le code dans différentes programmations. langages de programmation utilisant l'IA générative, créez des images à partir d'un langage naturel à l'aide de DALL-E et créez votre propre assistant virtuel doté d'une IA capable de répondre aux questions et de référencer les réponses dans la documentation interne de votre organisation.

Exigences

Pour suivre ce cours, vous devez avoir un niveau de connaissances de base en intelligence artificielle , ainsi que des notions de programmation dans l'un des langages supportés par le SDK Azure OpenAI (Python, Java, C#, Node.js ou Ruby). De plus, vous devez disposer d'un compte Azure et d'une clé d'accès au service Azure OpenAI , qui peuvent être obtenues gratuitement pendant une période limitée.