Intelligence artificielle : traitement du langage naturel (NLP), LUIS, robots

Traitement du langage naturel (NLP)

Traitement du langage naturel (NLP)

1. Introduction à la PNL

2. Modèles neuronaux pour la traduction automatique et la génération de conversations

3. Modèle de similarité sémantique profonde et ses applications

4. Compréhension du langage naturel

5. Apprentissage par renforcement profond

6. Intelligence multimodale vision-langage

LUIS

1 : Développer des applications intelligentes avec LUIS

1.1. Qu'est-ce que LUIS (Ajouter des intentions, Ajouter des énoncés, Ajouter des entités, Améliorer les performances à l'aide de listes et de modèles de phrases, Entraîner et tester, Examiner les énoncés du point de terminaison, Publier)

1.2 Lab : Création du service LUIS dans le portail (facultatif)

1.3 Lab : Ajouter de l'intelligence à vos applications avec LUIS

1.4. Exercice de groupe : Business Case I - Services cognitifs

Développer des solutions Azure Cognitive Services, Bot et IoT

1. Développer des solutions de services cognitifs Azure

2. Créez et intégrez des robots

3. Créer et mettre en œuvre des solutions IoT

BOTS

Atelier 2.1 : Développement d'applications intelligentes avec Azure Search

2.2. Introduction et contexte pour les robots

Laboratoire 2.3 : Créer des robots intelligents

2.4 Lab : Enregistrez les conversations de chat dans votre bot

2.5 Lab : tester votre bot

1.6. Exercice de groupe : Business Case II – Bots