Formation AI-102 : Design et mise en œuvre d’une solution Azure AI

Préparer le développement de solution d’IA sur Azure :

• Définir l’intelligence artificielle.
• Comprendre :
  • les termes relatifs à l’IA.
  • les considérations relatives aux ingénieurs en IA et à une IA responsable.
  • les fonctionnalités d’Azure Machine Learning, d’Azure Cognitive Services et d’Azure Bot Service.
  • les fonctionnalités de Recherche cognitive Azure. 

Créer et utiliser les services Cognitive Services : 

• Provisionner des ressources Cognitive Services dans un abonnement Azure.
• Identifier les points de terminaison, les clés et les emplacements nécessaires à l’utilisation d’une ressource Cognitive Services.
• Utiliser une API REST pour consommer un service cognitif.
• Gérer un SDK pour consommer un service cognitif. 

Sécuriser les Cognitive Services :

• Envisager l’authentification pour Cognitive Services.
• Gérer la sécurité réseau pour Cognitive Services. 

Analyser Cognitive Services :

• Surveiller les coûts de Cognitive Services.
• Créer des alertes.
• Afficher les mesures.
• Gérer la journalisation des diagnostics. 

Déployer Cognitive Services dans des conteneurs :

• Créer des conteneurs à réutiliser.
• Déployer sur un conteneur.
• Sécuriser un conteneur.
• Consommer Cognitive Services à partir d’un conteneur.

Extraire des insights du texte avec le service Langage :

• Détecter la langue.
• Extraire les phrases clés.
• Analyser les sentiments.
• Extraire les entités et des entités liées. 

Traduire du texte à l’aide du service Traducteur :

• Approvisionner une ressource Traducteur.
• Comprendre les concepts de détection de la langue, de traduction et de translittération.
• Spécifier des options de traduction.
• Définir des traductions personnalisées. 

Créer des applications avec reconnaissance vocale à l’aide du service Speech :

• Provisionner une ressource Azure pour le service Speech.
• Utiliser :
  • l’API de reconnaissance vocale pour implémenter la reconnaissance vocale.
  • l’API de synthèse vocale pour implémenter la synthèse vocale.
• Configurer le format audio et les voix.
• Utiliser Speech Synthesis Markup Language (SSML). 

Traduire avec le service Speech :

• Provisionner des ressources Azure pour la traduction vocale.
• Générer une traduction de texte à partir de la parole.
• Synthétiser des traductions orales. 

Créer un modèle Language Understanding :

• Approvisionner les ressources Azure pour Language Understanding.
• Définir des intentions, des énoncés et des entités.
• Utiliser des modèles pour différencier des énoncés similaires et des composants d’entité prédéfinis.
• Entraîner, tester, publier et vérifier un modèle Language Understanding. 

Publier et utiliser une application Language Understanding :

• Comprendre les fonctionnalités d’une application Language Understanding.
• Traiter des prédictions à partir d’une application Language Understanding.
• Déployer une application Language Understanding dans un conteneur.

Créer une solution de réponses aux questions :

• Comprendre les réponses aux questions et les réponses aux questions à la compréhension du langage.
• Gérer une base de connaissances.
• Implémenter l’invite multitour.
• Tester et publier une base de connaissances et consommer une base de connaissances.
• Implémenter l’apprentissage actif.
• Créer un bot de réponses aux questions. 

Créer un bot à l’aide du kit de développement logiciel (SDK) Bot Framework :

• Comprendre les principes de conception de bot.
• Utiliser le kit SDK Bot Framework pour générer un bot.
• Déployer un bot sur Azure.

Créer un bot à l’aide de Bot Framework Composer :

• Comprendre les dialogues.
• Planifier un flux conversationnel.
• Concevoir l’expérience utilisateur.
• Créer un bot à l’aide de Bot Framework Composer. 

Analyser les images :

• Provisionner une ressource Vision par ordinateur.
• Analyser une image.
• Générer une miniature rognée de façon intelligente. 

Analyser une vidéo :

• Décrire les fonctionnalités de Video Analyzer for Media.
• Extraire des informations personnalisées.
• Utiliser les widgets et les API de Video Analyzer for Media. 

Classifier des images :

• Approvisionner les ressources Azure pour Custom Vision.
• Comprendre la classification des images.
• Effectuer l’apprentissage d’un classifieur d’images. 

Détecter les objets dans les images :

• Approvisionner les ressources Azure pour Custom Vision.
• Comprendre la détection d’objets.
• Effectuer l’apprentissage d’un détecteur d’objets.
• Envisager les options d’étiquetage des images. 

Détecter, analyser et reconnaître des visages :

• Identifier les options pour la détection, l’analyse et l’identification des visages.
• Comprendre les considérations relatives à l’analyse des visages.
• Détecter des visages avec le service Vision par ordinateur.
• Comprendre les fonctionnalités du service Visage.
• Comparer et faire correspondre les visages détectés.
• Implémenter la reconnaissance faciale. 

Lire du texte dans les images et les documents avec le service Vision par ordinateur :

• Lire du texte dans les images avec l’API OCR et l’API Read.
• Utiliser le service Vision par ordinateur avec les Kits de développement logiciel (SDK) et l’API REST.
• Développer une application capable de lire du texte imprimé et manuscrit. 

Extraire des données à partir de formulaires avec Form Recognizer :

• Identifier la manière dont le service de disposition, les modèles prédéfinis et le service personnalisé de Form Recognizer peuvent automatiser les processus.
• Utiliser les fonctionnalités de reconnaissance optique de caractères (OCR) de Form Recognizer avec les SDK, l’API REST et l’outil FOTT (Form OCR Test Tool).
• Développer et tester des modèles personnalisés à l’aide d’une formation supervisée et non supervisée. 

Créer une solution Recherche cognitive Azure :

• Créer une solution Recherche cognitive Azure.
• Développer une application de recherche. 

Créer une compétence personnalisée pour la Recherche cognitive Azure :

• Implémenter une compétence personnalisée pour la Recherche cognitive Azure.
• Intégrer une compétence personnalisée dans un ensemble de compétences de recherche cognitive Azure. 

Créer une base de connaissances avec Recherche cognitive Azure :

• Créer une base de connaissances à partir d’un pipeline de Recherche cognitive Azure.
• Afficher des données dans des projections dans une base de connaissances.

Dans cette formation, nous mélangeons théorie et ateliers techniques pour vous rendre rapidement opérationnel. En outre, chaque participant reçoit un support de cours électronique officiel de Microsoft. Le Lab sera remis aux participants, il restera accessible 180 jours après son activation.

Un de nos consultants-formateurs accrédités en tant que Microsoft Certified Trainer conduit la formation. Forts d’une solide expérience sur le terrain, ils rendent l’apprentissage à la fois interactif et enrichissant.

Pour l’évaluation, le formateur pose des questions régulières et utilise diverses méthodes pour mesurer vos acquis en continu. Cette approche favorise une expérience d’apprentissage à la fois dynamique et captivante.

Après la formation, nous vous demandons de remplir un questionnaire de satisfaction. Vos retours nous aident à maintenir et à améliorer constamment la qualité de nos formations.

De plus, pour assurer un suivi rigoureux, chaque participant signe une feuille d’émargement par demi-journée de présence.

Enfin, nous offrons la flexibilité de dispenser cette formation aussi bien en présentiel qu’en distanciel et elle peut être personnalisée pour les besoins spécifiques de votre entreprise sur demande. Pour en savoir plus, contactez-nous

Le candidat à cette formation doit disposer de connaissance Microsoft Azure et avoir la capacité à naviguer sur le portail Azure. Il doit connaître les langages C#, Python ou JavaScript et doit pouvoir utiliser des APIs basées sur REST et SDKs.

Les supports de cours et les travaux pratiques sont en anglais. Un niveau d’anglais B1 est requis pour suivre cette formation. Retrouvez les niveaux de langue sur ce lien : Classification des niveaux de langue

Il est fortement recommandé de suivre ce cours sur un ordinateur et de disposer d’un double écran pour plus de confort.

Vous pouvez vous inscrire à l’une de nos formations jusqu’à deux jours ouvrés avant son commencement, à condition qu’il reste des places disponibles et que nous ayons reçu votre devis signé.

De plus, si vous avez des besoins spécifiques liés à une situation de handicap, n’hésitez pas à en faire la demande ; nous adaptons volontiers nos moyens de prestation en fonction du type de handicap.

Notre centre de formation, Cellenza Training, vous accueille au 156 Boulevard Haussmann, dans le 8e arrondissement de Paris. Pour nous rejoindre, plusieurs options de transports en commun s’offrent à vous :

• Prenez la ligne 9 du métro et descendez à Miromesnil,
• Optez pour la ligne 13 du métro jusqu’à Saint-Philippe-du-Roule,
• Ou bien, empruntez les bus 22, 43, ou 52 et arrêtez-vous à Courcelles ou Miromesnil.
• Vous pouvez également prendre le bus 84 et descendre à l’arrêt Ruysdaël – Parc Monceau.

Cette formation ouvre la voie à la certification Microsoft « AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution », nous vous recommandons l’inscription à l’examen environ 1 mois après le passage de la formation. Les supports de cours et les Labs transmis lors de la formation vous aideront à réviser correctement votre certification.

Le voucher de certification vous est offert, il vous sera délivré en fin de formation. L’inscription à une certification se fait sur le site de Microsoft. Si vous souhaitez vous faire accompagner dans cette démarche, contactez-nous.