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Formation AI-102 : Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

AzureIntelligence Artificielle
Niveau : Intermédiaire
Eligible CPF : Non
Informations pratiques
Durée : 4 Jours
Prix distanciel : 2900 € HT/pers
Eligible CPF : Non
Public Visé
  • Ingénieurs IA
Prochaines dates
Sur demande

Présentation de la formation AI-102

Cette formation s’adresse aux développeurs de logiciels qui souhaitent créer des applications d’Intelligence Artificielle avec les services Azure : Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search et Microsoft Bot Framework.

Badge : Azure AI Engineer

Objectifs pédagogiques de la formation AI-102

A l’issue de cette formation, les participants seront en capacité de :

  • Planifier et gérer une solution Azure Cognitive Services,
  • Mettre en œuvre des solutions de vision par ordinateur,
  • Mettre en œuvre des solutions de traitement du langage naturel,
  • Mettre en œuvre des solutions d’exploitation des connaissances,
  • Mettre en œuvre des solutions de AI conversationnelle.
Programme de la formation AI-102

Sélectionner la ressource Cognitive Services appropriée

  • Sélectionner le service cognitif approprié pour une solution de vision,
  • Sélectionner le service cognitif approprié pour une solution d’analyse du langage,
  • Sélectionner le service cognitif approprié pour une solution d’aide à la décision,
  • Sélectionner le service cognitif approprié pour une solution vocale.

 

Planifier et configurer la sécurité d’une solution de Cognitive Services

  • Gérer les clés de compte Cognitive Services,
  • Gérer l’authentification pour une ressource,
  • Sécuriser les services cognitifs en utilisant Azure Virtual Network,
  • Planifier une solution qui répond aux principes de l’IA responsable.

 

Créer une ressource Cognitive Services

  • Configurer la journalisation des diagnostics pour une ressource Cognitive Services,
  • Gérer les coûts des services cognitifs,
  • Surveiller un service cognitif,
  • Mettre en place une politique de confidentialité dans Cognitive Services.

 

Planifier et mettre en œuvre des conteneurs de services cognitifs

  • Identifier quand déployer dans un conteneur,
  • Conteneuriser les services cognitifs (y compris l’API Computer Vision, l’API Face, l’analyse de texte, discours, reconnaissance de forme).

 

Analyser des images à l’aide de l’API Computer Vision

  • Récupérer les descriptions et les balises des images à l’aide de l’API Computer Vision,
  • Identifier les points de repère et les célébrités en utilisant l’API Computer Vision,
  • Détecter les marques dans les images en utilisant l’API Computer Vision,
  • Modérer le contenu des images en utilisant l’API Computer Vision,
  • Générer des vignettes à l’aide de l’API Computer Vision.

 

Extraire le texte des images

  • Extraire le texte des images en utilisant l’API OCR,
  • Extraire du texte à partir d’images ou de PDF à l’aide de l’API de lecture,
  • Convertir du texte manuscrit à l’aide de Ink Recognizer,
  • Extraire des informations des formulaires ou des reçus en utilisant le modèle de reçu prédéfini dans le formulaire Reconnaissance,
  • Créer et optimiser un modèle personnalisé pour Form Recognizer.

 

Extraire les informations faciales des images

  • Détecter les visages dans une image en utilisant l’API Face,
  • Reconnaître les visages dans une image en utilisant l’API Face,
  • Analyser les attributs du visage à l’aide de l’API Face,
  • Faire correspondre des visages similaires en utilisant l’API Face.

 

Mettre en œuvre la classification des images à l’aide du service Custom Vision

  • Étiqueter les images à l’aide du portail Computer Vision,
  • Former un modèle de classification d’images personnalisées dans le portail Custom Vision,
  • Former un modèle de classification d’images personnalisées à l’aide du SDK,
  • Gérer les itérations du modèle,
  • Évaluer les métriques du modèle de classification,
  • Publier une itération entraînée d’un modèle,
  • Exporter un modèle dans un format approprié pour une cible spécifique,
  • Consommer un modèle de classification à partir d’une application cliente,
  • Déployer des modèles personnalisés de classification d’images dans des conteneurs.

 

Mettre en œuvre une solution de détection d’objets en utilisant le service Custom Vision

  • Étiqueter les images avec des cadres de délimitation en utilisant le portail Computer Vision,
  • Former un modèle de détection d’objet personnalisé à l’aide du portail Custom Vision,
  • Former un modèle de détection d’objet personnalisé à l’aide du SDK,
  • Gérer les itérations du modèle,
  • Évaluer les métriques du modèle de détection d’objets,
  • Publier une itération entraînée d’un modèle,
  • Consommer un modèle de détection d’objet à partir d’une application cliente,
  • Déployer des modèles de détection d’objets personnalisés dans des conteneurs.

 

Analyser la vidéo à l’aide de Video Indexer

  • Traiter une vidéo,
  • Extraire des insights d’une vidéo,
  • Modérer le contenu d’une vidéo,
  • Personnaliser le modèle de marques utilisé par Video Indexer,
  • Personnaliser le modèle de langue utilisé par Video Indexer en utilisant le Custom Speech service,
  • Personnaliser le modèle de personne utilisé par Video Indexer,
  • Extraire des informations à partir d’un flux en direct de données vidéo.

 

Analyser du texte à l’aide du service Text Analytics

  • Récupérer et traiter les phrases clés,
  • Récupérer et traiter les informations des entités (personnes, lieux, URL, etc.),
  • Récupérer et traiter les sentiments,
  • Détecter la langue utilisée dans le texte.

 

Gérer la parole à l’aide du service Speech

  • Mettre en œuvre la synthèse vocale,
  • Personnaliser la synthèse vocale,
  • Implémenter la synthèse vocale,
  • Améliorer la précision de la parole-texte.

 

Traduire la langue

  • Traduire du texte en utilisant le service Traducteur,
  • Traduire la parole à la parole en utilisant le service Speech,
  • Traduire la parole en texte en utilisant le service Speech.

 

Créer un modèle de langage initial à l’aide de Language Understanding Service (LUIS)

  • Créer des intentions et des entités basées sur un schéma, puis ajouter des énoncés,
  • Créer des entités hiérarchiques complexes,
  • Utiliser ceci à la place des rôles,
  • Former et déployer un modèle.

 

Itérer et optimiser un modèle de langage à l’aide de LUIS

  • Mettre en œuvre des listes de phrases,
  • Implémenter un modèle en tant que fonctionnalité (c’est-à-dire des entités prédéfinies),
  • Gérer la ponctuation et les signes diacritiques,
  • Mettre en œuvre un apprentissage actif,
  • Surveiller et corriger les déséquilibres de données,
  • Mettre en œuvre des modèles.

 

Gérer un modèle LUIS

  • Gérer les collaborateurs,
  • Gérer la gestion des versions,
  • Publier un modèle via le portail ou dans un conteneur,
  • Exporter un package LUIS,
  • Déployer un package LUIS dans un conteneur,
  • Intégrer Bot Framework (LUDown) pour s’exécuter en dehors du portail LUIS.

 

Mettre en place une solution de recherche cognitive

  • Créer des sources de données,
  • Définir un indice,
  • Créer et exécuter un indexeur,
  • Interroger un index,
  • Configurer un index pour prendre en charge la saisie semi-automatique et la suggestion automatique,
  • Booster les résultats en fonction de la pertinence,
  • Implémenter des synonymes.

Mettre en place un pipeline d’enrichissement

  • Attacher un compte Cognitive Services à un ensemble de compétences,
  • Sélectionner et inclure des compétences intégrées pour les documents,
  • Mettre en œuvre des compétences personnalisées et les inclure dans un ensemble de compétences.

 

Mettre en place un magasin de connaissances

  • Définir les projections de fichiers,
  • Définir des projections d’objets,
  • Définir les projections de table,
  • Projections de requêtes.

 

Gérer une solution de recherche cognitive

  • Mise à disposition de la recherche cognitive,
  • Configurer la sécurité pour la recherche cognitive,
  • Configurer l’évolutivité pour la recherche cognitive.

 

Gérer l’indexation

  • Gérer la réindexation,
  • Reconstruire les index,
  • Indexation des horaires,
  • Surveiller l’indexation,
  • Mettre en place une indexation incrémentale,
  • Gérer la concurrence,
  • Pousser les données vers un index,
  • Résoudre les problèmes d’indexation pour un pipeline.

 

Créer une base de connaissances en utilisant QnA Maker

  • Créer un service QnA Maker,
  • Créer une base de connaissances,
  • Importer une base de connaissances,
  • Former et tester une base de connaissances,
  • Publier une base de connaissances,
  • Créer une conversation multi-tours,
  • Ajouter une autre formulation,
  • Ajouter le bavardage à une base de connaissances,
  • Exporter une base de connaissances,
  • Ajouter un apprentissage actif à une base de connaissances,
  • Gérer les collaborateurs.

 

Concevoir et mettre en œuvre un flux de conversation

  • Concevoir une logique de conversation pour un bot,
  • Créer et évaluer des conversations de fichiers *.chat en utilisant l’émulateur Bot Framework,
  • Ajouter la génération de langage pour une réponse,
  • Concevoir et mettre en œuvre des cartes adaptatives.

 

Créer un bot à l’aide du kit de développement logiciel Bot Framework

  • Implémenter des dialogues,
  • Maintenir l’état,
  • Implémenter la journalisation pour une conversation de bot,
  • Implémenter une invitation pour la saisie de l’utilisateur,
  • Ajouter et revoir la télémétrie du bot,
  • Mettre en œuvre un transfert bot-to-human,
  • Dépanner un bot conversationnel,
  • Ajouter un middleware personnalisé pour le traitement des messages des utilisateurs,
  • Gérer l’identité et l’authentification,
  • Mettre en œuvre une logique spécifique au canal,
  • Publier un bot.

 

Créer un bot à l’aide de Bot Framework Composer

  • Implémenter des dialogues,
  • Maintenir l’état,
  • Implémenter la journalisation pour une conversation de bot.

 

Mettre en œuvre des invites pour la saisie de l’utilisateur

  • Dépanner un bot conversationnel,
  • Tester un bot en utilisant l’émulateur Bot Framework,
  • Publier un bot.

 

Intégrer les services cognitifs dans un bot

  • Intégrer un service QnA Maker,
  • Intégrer un service LUIS,
  • Intégrer un service Speech,
  • Intégrer Dispatch pour plusieurs modèles linguistiques,
  • Gérer les clés dans le fichier de paramètres de l’application.
Méthodes et modalités pédagogiques

Cette formation sera principalement constituée de théorie et d’ateliers techniques qui permettront d’être rapidement opérationnel.

  • Support : un support de cours officiel Microsoft en anglais sera remis aux participants au format électronique via la plateforme Skillpipe.
  • Travaux pratiques : un Lab sera remis aux participants, il restera accessible 180 jours après son activation.
  • Evaluation : les acquis sont évalués tout au long de la formation et en fin de formation par le formateur (questions régulières, travaux pratiques, QCM ou autres méthodes).
  • Formateur : le tout animé par un consultant-formateur expérimenté, nourri d’une expérience terrain, et accrédité Microsoft Certified Trainer.
  • Satisfaction : à l’issue de la formation, chaque participant répond à un questionnaire d’évaluation qui est ensuite analysé en vue de maintenir et d’améliorer la qualité de nos formations. Les appréciations que vous avez formulées font l’objet d’un enregistrement et d’une analyse qualitative de la formation et du formateur. Cellenza Training dispose d’un processus qualité qui prend en considération les retours des participants afin d’être proactif quant à la solution corrective adaptée.
  • Suivi : une feuille d’émargement par demi-journée de présence est signée par chacun des participants.

Cette formation peut être dispensée en format inter-entreprise ou intra-entreprise sur demande et en mode présentiel comme en distanciel.

 

Prérequis à la formation AI-102

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.

Accessibilité
Il est possible de vous inscrire jusqu’à 2 jours ouvrés avant le début de la formation, sous condition de places disponibles et de réception du devis signé.
Il est aussi possible – sur demande – d’adapter des moyens de la prestation pour les personnes en situation de handicap en fonction du type de handicap.
Le centre de formation Cellenza Training est situé au : 156 Boulevard Haussmann – 75008 Paris
Vous pouvez facilement y accéder par les transports en commun suivants :
  • Métro 9 : Miromesnil
  • Métro 13 : Saint-Philippe-du-Roule
  • Bus 22-43-52 : Courcelles ou Miromesnil
  • Bus 84 : Ruysdaël – Parc Monceau
Pré-certification

Cette formation ouvre la voie à la certification Microsoft « AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution ».

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Certifications
Pré-inscription à la formation
Formation AI-102 : Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

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