コース AI-102T00-A: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution

AI-102 Designing and Implementing Azure AI Solutionは、Azure Cognitive Services、Azure Cognitive Search、およびMicrosoft Bot Frameworkを活用するAIを注入したアプリケーションを構築したいソフトウェア開発者を対象としています。このコースでは、プログラミング言語としてC# またはPythonを使用します。

オーディエンスプロフィール

Azure Cognitive Services、Azure Cognitive Search、およびMicrosoft Bot Frameworkを活用するAIソリューションの構築、管理、および展開に関係するソフトウェアエンジニア。彼らはC# またはPythonに精通しており、RESTベースのAPIを使用して、Azureでコンピュータービジョン、言語分析、知識マイニング、インテリジェント検索、会話型AIソリューションを構築する知識を持っているものとします。

職務: AI エンジニア

習得したスキル

  • AI対応のアプリケーション開発に関する考慮事項の説明
  • Azure Cognitive Servicesを作成、構成、デプロイ、保護
  • テキストを分析するアプリケーションの開発

前提条件

このコースに参加する前に、受講者は以下を持っていなければなりません:

  • Microsoft Azureの知識とAzureポータルをナビゲートする機能
  • C# またはPythonのいずれかの知識
  • JSONおよびRESTプログラミングセマンティクスに精通している

C# またはPythonのスキルを習得するために、コース参加前に無料のC#で最初の一歩を踏み出す またはPythonで最初の一歩を踏み出すを受講ください。

人工知能に不慣れで、AzureのAI機能の概要が必要な場合は、受講前に Azure AI Fundamentals認定を完了することをご検討ください。

コースのアウトライン

モジュール 1: Azure上のAIの概要

人工知能(AI)は、ますます現代のアプリやサービスの中核になっています。このモジュールでは、アプリで活用できるいくつかの一般的なAI機能と、それらの機能がMicrosoft Azureにどのように実装されているかについて学習して頂きます。また、責任を持ってAIソリューションを設計および実装するためのいくつかの考慮事項についても学習して頂きます。 ####レッスン

  • 人工知能の紹介
  • Azureの人工知能

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • AI対応アプリケーションを作成する際の考慮事項の説明
  • AIアプリケーション開発用のAzureサービスの特定

モジュール 2: こを使用したAIアプリの開発

コグニティブサービスは、AI機能をアプリに統合するためのコアビルディングブロックです。このモジュールでは、コグニティブサービスをプロビジョニング、保護、モニタリング、および展開する方法を学習して頂きます。 ####レッスン

  • コグニティブサービス入門
  • エンタープライズアプリケーションでのコグニティブサービスの使用

ラボ: コグニティブサービスの開始

ラボ: コグニティブサービスセキュリティの管理

ラボ: コグニティブサービスをモニタリング

ラボ: コグニティブサービスコンテナの利用

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • Azureでコグニティブサービスをプロビジョニングして利用
  • コグニティブサービスのセキュリティの管理
  • コグニティブサービスをモニタリング
  • コグニティブサービスコンテナの使用

モジュール 3: 自然言語処理入門

自然言語処理(NLP)は、書き言葉または話し言葉から洞察を抽出することを扱う人工知能のブランチです。このモジュールでは、コグニティブサービスを使用してテキストを分析および翻訳する方法を学習して頂きます。 ####レッスン

  • テキストの分析
  • テキストの翻訳

####ラボ: テキストの分析

####ラボ: テキストの翻訳

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • テキスト分析コグニティブサービスを使用したテキストの分析
  • 翻訳者Cognitive Serviceを使用したテキストの翻訳

モジュール 4: 音声対応アプリケーションの構築

最新のアプリやサービスの多くは、音声入力を受け入れ、テキストを合成することで応答できます。このモジュールでは、音声対応アプリケーションの構築方法を学習することにより、自然言語処理機能の調査を続けます。 ####レッスン

  • 音声認識と合成
  • 音声翻訳

ラボ: 音声を認識して合成

ラボ: スピーチの翻訳

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • 音声Cognitive Serviceを使用した音声を認識および合成
  • 音声Cognitive Serviceを使用した音声翻訳

モジュール 5: 言語理解ソリューションの作成

自然言語入力をインテリジェントに理解して応答できるアプリケーションを構築するには、言語理解のモデルを定義してトレーニングする必要があります。このモジュールでは、言語理解サービスを使用して、自然言語入力からユーザーの意図を識別できるアプリを作成する方法を学習して頂きます。 ####レッスン

  • 言語理解アプリの作成
  • 言語理解アプリの公開と使用
  • 音声での言語理解の使用

ラボ: 言語理解アプリの作成

ラボ: 言語理解クライアントアプリケーションの作成

ラボ: 音声言語理解サービスの使用

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • 言語理解アプリの作成
  • 言語理解のためのクライアントアプリケーションの作成
  • 言語理解とスピーチの統合

モジュール 6: QnAソリューションの構築

ユーザーとAIソフトウェアエージェント間の最も一般的な種類の対話の1つは、ユーザーが自然言語で質問を送信し、AIエージェントが適切な回答でインテリジェントに応答することです。このモジュールでは、QnA Makerサービスがこの種のソリューションの開発をどのように可能にするかを探ります。

レッスン

  • QnA知識ベースの作成
  • QnA知識ベースの公開と使用

ラボ: QnAソリューションの作成

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • QnA Makerを使用して知識ベースの作成
  • アプリまたはボットでQnA知識ベースの使用

モジュール 7: 会話型AIとAzureボットサービス

ボットは、ユーザーがAIエージェントと会話する、ますます一般的な種類のAIアプリケーションの基盤であり、多くの場合、人間のエージェントと会話します。このモジュールでは、Microsoft Bot フレイムワークとAzure Botサービスについて説明します。これらは、会話型エクスペリエンスを作成および提供するためのプラットフォームをご提供します。

レッスン

  • ボットの基本
  • 会話型ボットの実装

ラボ: ボットフレームワークSDKを使用してボットの作成

ラボ: ボットフレイムワークコンポーザーでボットの作成

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • ボットフレームワークSDKを使用してボットの作成
  • ボットフレームワークコンポーザーを使用してボットの作成

モジュール 8: コンピュータビジョン入門

コンピュータビジョンは、ソフトウェアアプリケーションが画像やビデオからの視覚入力を解釈する人工知能の領域です。このモジュールでは、コグニティブサービスを使用して画像やビデオを分析する方法を学習することから、コンピュータービジョンの調査を開始します。

レッスン

  • 画像の分析
  • ビデオの分析

####ラボ:ビデオの分析

####ラボ:コンピュータビジョンで画像の分析

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • コンピュータビジョンサービスを使用して画像の分析
  • ビデオを分析するには、ビデオ・アナライザーを使ってください

モジュール 9: カスタムビジョンソリューションの開発

事前定義された一般的なコンピュータビジョン機能が役立つシナリオはたくさんありますが、独自のビジュアルデータを使用してカスタムモデルをトレーニングする必要がある場合もあります。このモジュールでは、カスタムビジョンサービスと、それを使用してカスタム画像分類およびオブジェクト検出モデルを作成する方法について説明致します。

レッスン

  • 画像分類
  • オブジェクト検出

ラボ: カスタムビジョンで画像の分類

ラボ: カスタムビジョンを使用して画像内のオブジェクトの検出

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • カスタムビジョンサービスを使用して画像分類の実装
  • カスタムビジョンサービスを使用して、オブジェクト検出の実装

モジュール 10: 顔の検出、分析、および認識

顔の検出、分析、および認識は、一般的なコンピュータービジョンのシナリオです。このモジュールでは、人間の顔を識別するためのコグニティブサービスのユーザーを探索します。

####レッスン

  • コンピュータビジョンサービスによる顔の検出
  • フェイスサービスの利用

ラボ: 顔の検出、分析、および認識

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • コンピュータビジョンサービスで顔の検出
  • フェイスサービスを使用した顔の検出、分析、認識

モジュール 11: 画像やドキュメントのテキストを読む

光学式文字認識(OCR)は、ソフトウェアが画像またはドキュメントからテキストを抽出する、もう1つの一般的なコンピュータービジョンシナリオです。このモジュールでは、画像、ドキュメント、フォームのテキストを検出して読み取るために使用できるコグニティブサービスについて説明します。

レッスン

  • コンピュータビジョンサービスでテキストを読む
  • フォームレコグナイザーサービスを使用してフォームから情報の抽出

ラボ: 画像のテキストを読む

ラボ: フォームからデータの抽出

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • コンピュータビジョンサービスを使用して、画像やドキュメントのテキストを読むこと
  • フォームレコグナイザーサービスを使用して、デジタルフォームからデータを抽出

モジュール 12: 知識マイニングソリューションの作成

最終的に、多くのAIシナリオでは、ユーザーのクエリに基づいて情報をインテリジェントに検索します。 AIを活用した知識マイニングは、AIを使用してデジタルデータの大規模なリポジトリから洞察を抽出し、ユーザーがそれらの洞察を見つけて分析できるようにするインテリジェントな検索ソリューションを構築するためにさらに重要な方法です。

レッスン

  • インテリジェント検索ソリューションの実装
  • エンリッチメントパイプラインのカスタムスキルの開発
  • ナレッジストアの作成

ラボ: Azure Cognitive Searchソリューションの作成

ラボ: Azure Cognitive Searchのカスタムスキルの作成

ラボ: Azure Cognitive Searchを使用してナレッジストアの作成

このモジュールを完了すると、受講者は次のことができるようになります。

  • Azure Cognitive Searchを使用してインテリジェントな検索ソリューションの作成
  • Azure Cognitive Searchエンリッチメントパイプラインにカスタムスキルの実装
  • Azure Cognitive Searchを使用してナレッジストアの作成