Cours technique Azure OpenAI - SCORM

Description. Cours technique sur Azure OpenAI

Ce cours est enseigné en mode en ligne . La durée approximative du cours est de 115 heures c'est distribue entre le contenu et les outils de collaboration. À la fin du cours, l'étudiant recevra un certificat d'achèvement.

Introduction

Découvrez comment mettre en œuvre les technologies Azure OpenAI pour développer votre programme d'intelligence artificielle. Notre cours technique Azure OpenAI explique comment utiliser l'environnement Azure pour configurer votre 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 le service général d'intelligence artificielle d'Azure !

Adressé à

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

Ce cours s'adresse aux professionnels, aux étudiants et aux passionnés d'IA 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 d'une saisie de texte naturelle.

Objectifs du cours

• Comprendre les bases de la génération de texte avec des modèles de langage pré-entraînés et comment ils peuvent être adaptés à des domaines spécifiques.
• Découvrez comment utiliser Azure OpenAI personnalisé pour créer, former et gérer des modèles GPT-4 affinés.
• Explorez les possibilités créatives et les limites éthiques de la génération de texte avec GPT-4.
• Développer des compétences pratiques pour mettre en œuvre et consommer des modèles GPT-4 à partir de différentes plateformes et langages de programmation.
• Appliquer les connaissances acquises dans un projet final qui consiste à générer des textes sur un thème 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 mettre en œuvre et consommer des modèles GPT-4 à partir de différentes plateformes et langages de programmation.
• Appliquer les connaissances acquises dans un projet final qui consiste à générer des textes sur un thème 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 cela fonctionne et quels avantages cela offre.
• Concepts clés : jetons, ressources, déploiements, modèles et apprentissage en contexte.
• Accéder à Azure OpenAI : comment obtenir une clé d’accès et comment utiliser le portail Azure.
• Types de modèles dans Azure OpenAI : ce qu’ils sont, comment ils sont classés et quelles sont leurs caractéristiques.
• Déploiement du modèle IAG - Comment créer et configurer un déploiement de modèle Azure OpenAI.
• Utilisation de messages pour obtenir les résultats d'un modèle - Comment envoyer et recevoir des messages à un déploiement pour obtenir les résultats d'un modèle.

Unité 2 : Utilisation d'Azure OpenAI Studio

• Modèles GPT-3, Davinci, Curie, Babbage et Ada : ce qu'ils sont, en quoi ils diffèrent et quelles sont leurs applications.
• Modèles Codex et Cushman : ce qu'ils sont, comment ils se rapportent à GPT-3 et quelles sont leurs utilisations dans le développement de logiciels et la génération de texte.
• Réglage du modèle : qu'est-ce que c'est, comment cela se fait et quels sont les avantages que cela présente pour 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 inserts : ce qu'ils sont, comment ils sont utilisés et comment les personnaliser pour ajouter des informations supplémentaires ou modifier le comportement d'un modèle.
• Complétions : ce qu'elles sont, comment elles sont obtenues 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.
• Exercice : Intégration d'Azure OpenAI dans votre application

Unité 3 : Gestion des identités

• API REST : qu'est-ce que c'est, comment l'utiliser et quels avantages présente-t-elle pour intégrer le service Azure OpenAI à d'autres applications ou services.
• Cryptage des données : qu'est-ce que c'est, comment est-il appliqué et quelles garanties offre-t-il pour protéger la confidentialité et la sécurité des données.
• Contrôle de version : qu'est-ce que c'est, comment est-il réalisé 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 comment peut-elle vous aider à documenter et tester votre API REST Azure OpenAI.

Unité 4 : Gérer une application avec Azure OpenAI

• Comprendre l'ingénierie de messagerie
• Rédiger des messages plus efficaces
• Gestion du contexte pour améliorer la précision
• Utilisation de l'ingénierie de messagerie dans l'application

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

• Code de construction à partir du langage naturel
• Utilisation de GitHub copilot
• Complétion de code et aide au processus de développement
• Corrections de bugs et améliorations du code
• Intégration de 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 où vous apprendrez à effectuer des appels vers une implémentation OpenAI avec des modèles pré-entraînés à partir de vos propres applications, à comprendre l'impact sur les réponses du modèle lorsque vous posez correctement des questions (ingénierie rapide), à ​​écrire et à améliorer le code dans différents langages de programmation en utilisant l'IA générative, à créer des images à partir du langage naturel à l'aide de DALL-E et à créer votre propre assistant virtuel 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 base de connaissances en intelligence artificielle , ainsi que des connaissances en programmation dans l'un des langages pris en charge par le SDK Azure OpenAI (Python, Java, C#, Node.js ou Ruby). De plus, vous devrez disposer d’un compte Azure et d’une clé d’accès au service Azure OpenAI , que vous pouvez obtenir gratuitement pendant une période limitée.