Cours technique Azure OpenAI - SCORM

Cours technique Azure OpenAI - SCORM

Ce cours est enseigné en mode en ligne . Le cours dure environ 115 heures. c'est distribue Entre contenu et outils collaboratifs. À l'issue de la formation, l'étudiant recevra un certificat de réussite.

Introduction

Apprenez à mettre en œuvre les technologies Azure OpenAI pour développer votre programme d'intelligence artificielle. Notre formation technique Azure OpenAI explique comment utiliser l'environnement Azure pour mettre en place un framework d'IA avancée. Progressez dans votre carrière et prenez le contrôle de votre programme d'IA grâce à cette formation technique.

Il s'agit d'un cours pratique pour apprendre à utiliser le service d'IA d'Azure !

Adressé à

Directeurs informatiques, professionnels de l'informatique, responsables de l'innovation et du développement dans les organisations, cadres de différents départements qui souhaitent découvrir comment l'intelligence artificielle, avec OpenAI et Azure, peut relever leurs nouveaux défis d'expansion technologique, professionnels de l'innovation, employés et toute autre personne souhaitant en savoir plus sur l'une des principales technologies disruptives d'aujourd'hui.

Ce cours s'adresse aux professionnels, étudiants et passionnés de l'IA qui souhaitent en savoir plus et utiliser le service Azure OpenAI, une plate-forme de cloud computing qui donne accès à des modèles d'intelligence générale artificielle (AGI) de pointe capables d'effectuer diverses tâches cognitives basées sur 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 déployer et consommer 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 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 déployer et consommer 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 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 principaux : jetons, ressources, implémentations, 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 des complétions de modèle : comment envoyer et recevoir des messages à une implémentation pour obtenir des 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 le faire et quels avantages cela offre pour personnaliser un modèle en fonction des besoins d'un utilisateur.
• Comment gérer le filtrage de contenu : qu'est-ce que c'est, comment l'activer et comment le configurer pour éviter les 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 les utiliser et comment les personnaliser pour ajouter des informations supplémentaires ou modifier le comportement d'un modèle.
• Finalisations : ce qu'elles sont, comment les obtenir et comment interpréter les résultats d'un modèle.
• 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 : Intégration d'Azure OpenAI dans l'application

Unité 3 : Gestion des identités

• API REST : qu'est-ce que c'est, comment l'utiliser et quels avantages offre-t-elle pour l'intégration du service Azure OpenAI avec 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 le faire et quels avantages il offre pour conserver un historique des modifications apportées à un projet IAG.

• REST API Swagger : qu'est-ce que c'est, comment l'utiliser et comment vous aide-t-il à documenter et à tester l'API REST Azure OpenAI.

Unité 4 : Gérer une application avec Azure OpenAI

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

Unité 5 : Génération de code et d'images avec Azure OpenAI Service

• Code de construction à partir du langage naturel
• Utilisation de GitHub Copilot
• Complétion de code et assistance au 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 où vous apprendrez à appeler une implémentation OpenAI avec des modèles pré-entraînés à partir de vos propres applications, à comprendre l'impact de la formulation correcte de questions (ingénierie rapide) sur les réponses du modèle, 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 alimenté par l'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 posséder des connaissances de base en intelligence artificielle , ainsi que des compétences en programmation dans l'un des langages pris en charge par le SDK Azure OpenAI (Python, Java, C#, Node.js ou Ruby). Vous aurez également besoin d'un compte Azure et d'une clé d'accès au service Azure OpenAI , disponible gratuitement pendant une durée limitée.