AI v architektuře přechodu na cloudAI in the Cloud Adoption Framework
Projděte si preskriptivní architekturu, která zahrnuje nástroje, programy a obsah (osvědčené postupy, šablony konfigurace a pokyny pro architekturu) pro zjednodušení přijetí AI a postupů nativních pro cloud ve velkém měřítku.Review a prescriptive framework that includes the tools, programs, and content (best practices, configuration templates, and architecture guidance) to simplify adoption of AI and cloud-native practices at scale.
Seznam požadovaných akcí je rozdělený do kategorií podle osob, aby bylo možné zajistit úspěšné nasazení AI v aplikacích, od testování konceptu až po produkční prostředí, a následné škálování a optimalizaci.The list of required actions is categorized by persona to drive a successful deployment of AI in applications, from proof of concept to production, then scaling and optimization.
ZačínámeGet started
V rámci přípravy na tuto fázi životního cyklu přechodu na cloud využijte následující cvičení:To prepare for this phase of the cloud adoption lifecycle, use the following exercises:
- Vývoj, nasazování a správa modelů strojového učení: Prostudujte si vzory a postupy pro vytváření vlastních modelů strojového učení, včetně provozu strojového učení (MLOps), automatizovaného strojového učení (AutoML) a nástrojů pro zodpovědné strojové učení, jako jsou InterpretML nebo FairLearn.Machine learning model development, deployment, and management: Examine patterns and practices of building your own machine learning models, including machine learning operations (MLOps), automated machine learning (AutoML), and Responsible ML learning tools such as InterpretML and FairLearn.
- Přidávání modelů AI specifických pro doménu do vlastních aplikací: Seznamte se s osvědčenými postupy pro přidávání funkcí AI do vlastních aplikací s využitím služeb Cognitive Services.Adding domain-specific AI models to your applications: Learn about best practices for adding AI capabilities into your applications with Cognitive Services. Seznamte se také s klíčovými scénáři, které tyto služby pomáhají řešit.Also learn about the key scenarios these services help you address.
- Vytvoření vlastního konverzačního řešení AI: Zjistěte, jak vytvořit vlastního virtuálního asistenta – konverzační aplikaci AI, která dokáže rozumět jazyku a řeči, vnímat obrovská množství informací a inteligentně reagovat.Build your own conversational AI solution: Learn how to build your own Virtual Assistant, a conversational AI application that can understand language and speech, perceive vast amounts of information, and respond intelligently.
- Vytváření řešení pro dolování znalostí s podporou AI Naučte se využívat dolování znalostí k extrakci strukturovaných dat z nestrukturovaného obsahu a využívejte užitečné poznatky napříč daty vaší organizace.Build AI-driven knowledge mining solutions: Learn how to use knowledge mining to extract structured data from your unstructured content and discover actionable information across your organization's data.