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 dans le code, y compris les modèles personnalisés. Ils doivent également avoir une expérience de la programmation en Python ou C# , connaître le portail Azure et être à l'aise avec le provisionnement des ressources Azure AI .

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

Cours destiné à

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

Objectifs de la formation AI-3003

Dans ce cours, vous apprendrez à mettre en œuvre des solutions de traitement automatique du langage naturel (TALN) à l'aide des services d'IA de Microsoft Azure. Plus précisément, vous apprendrez à réaliser les opérations suivantes :

• Concevoir une solution qui traite le langage naturel à l'aide d'Azure AI Language.
  
• Créez une solution qui analyse le texte à l'aide de fonctionnalités préconfigurées.
  
• Entraîner un modèle pour une solution linguistique personnalisée de réponse aux questions et de reconnaissance du langage conversationnel.
  
• Décrire, synthétiser et traduire la parole
  

Contenu du cours AI-3003

Module 1 : Analyse de texte avec Azure AI Language

• Provisionnez une ressource Azure AI Language
• Détecter la langue
• Extraction de mots clés
• Analyse d'opinion
• Entités d'extraction
• Extraction d'entités apparentées
• Exercice : Analyse de texte

Module 2 : Création de solutions de questions-réponses avec le langage Azure AI

• Comprendre la réponse aux questions
  
• Comparaison des réponses aux questions avec Azure AI Language Understanding
  
• Création d'une base de connaissances
  
• Mettre en œuvre une conversation à plusieurs tours
  
• Tester et publier une base de connaissances
  
• Utilisation d'une base de connaissances
  
• Amélioration des performances de réponse aux questions
  
• Exercice : Créer une solution pour répondre aux questions

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

• Reconnaissance des fonctionnalités intégrées du service Azure AI Language
• Description des ressources nécessaires à la création d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel
• Définition des intentions, des expressions et des entités
• Utiliser des modèles pour différencier les expressions similaires
• Utilisation de composants d'entité pré-construits
• Formation, test, publication et évaluation d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel
• Exercice : Création d'un modèle de reconnaissance du langage conversationnel pour 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 textes

Module 5 : Reconnaissance des entités avec des noms personnalisés

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

Module 6 Traduction de texte avec le service Azure AI Translator

• Provisionnement d'une ressource Azure AI Translator
  
• Description de la détection de la langue, de la traduction et de la translittération
  
• Spécifiez les options de traduction
  
• Définition des traductions personnalisées
  
• Exercice : Traduction de texte à l'aide du service Azure AI Translator
  

Module 7 : Création d’applications vocales avec les services d’IA Azure

• Provisionnement d'une ressource Azure pour la voix
  
• Utilisation de l'API Azure AI Speech-to-Text
  
• Utilisation de l'API de synthèse vocale
  
• Format audio et paramètres vocaux
  
• Utilisation du langage de balisage de synthèse vocale
  
• Exercice : Création d'une application à commande vocale

Module 8 Traduction vocale avec le service vocal Azure AI

• Provisionnement d'une ressource Azure pour la traduction vocale
  
• Traduction vocale en texte
  
• Résumé des traductions
  
• Exercice : Traduction vocale

Module 9 Développement d'une application d'IA générative utilisant l'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 :

• Connaissance d'Azure et du portail Azure
• Expérience en programmation C# avec 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.

Langue

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

Compétences appliquées de Microsoft

Ce cours fait partie du programme de certification Microsoft en compétences appliquées.

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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