과정 AI-100T01-A: Designing and Implementing an Azure AI Solution

성공적인 Azure AI 엔지니어들은 클라우드 기술에 대한 전문 경험과 소프트웨어 개발 키트에 대한 경험으로 이 역할을 시작합니다.

구체적으로:

• C# 또는 Python에서 솔루션 구현
• 클라우드에서 애플리케이션 개발
• Azure 저장 기술 이해

이러한 필수 기술을 습득하려면, 과정에 참석하기 전에 다음 무료 온라인 교육을 수강하십시오:

• Microsoft Azure cloud 개념 탐색
• C# 첫걸음 ou Python 첫걸음
• Core Cloud Services – Azure 소개
• Core Cloud Services – Azure 컴퓨팅 옵션

AI 서비스를 완전히 처음 사용하는 경우, Microsoft Azure AI Fundamentals를 먼저 완료하십시오.

모듈 1: Azure Cognitive Services 소개

Microsoft Azure에서 사용할 수 있는 Cognitive Service와 AI 솔루션 아키텍트 역할에 대해 설명합니다.

단원

• Azure Cognitive Services 개요
• Azure Portal에서 Cognitive Services 생성
• Cognitive Services 액세스 및 테스트

모듈 2: 봇 생성

Microsoft Bot Framework 및 Bot Services에 대해 설명합니다.

단원

• Bot Service 소개
• Basic Chat Bot 생성
• Bot 에뮬레이터에 의한 테스트

모듈 3: QnA Maker를 통한 봇 강화

QnA Maker와 봇 및 QnA Maker를 통합하여 사용자 상호 작용을 위한 유용한 지식 기반을 구축하는 방법을 설명합니다.

단원

• QnA Maker 소개
• QnA Maker로 기술 자료 구현
• QnA를 봇과 통합

모듈 4: LUIS로 Language Understanding 기능을 만드는 방법 설명

LUIS(Language Understance with Intents and Utterance) 및 자연스러운 언어 처리 솔루션을 지원하기 위한 의도와 발언 작성 방법에 대해 설명합니다.

단원

• Language Understanding 소개
• 새 LUIS Service 생성
• LUIS 구성

모듈 5: LUIS로 봇 강화

LUIS와 봇을 통합하여 봇과 상호작용할 때 사용자의 의도를 더 잘 이해할 수 있는 방법을 설명합니다.

단원

• AI 애플리케이션에 대한 language understanding 개요
• LUIS과 봇을 통합하여 AI 기반 솔루션 생성

모듈 6: Cognitive Services를 봇 및 에이전트와 통합

감성 분석, 이미지 및 텍스트 분석, OCR 및 대상 검색과 같은 고급 기능을 위해 봇과 에이전트를 Azure Cognitive Services 와 통합하는 방법을 설명합니다.

단원

• Bot Interaction를 위한 Cognitive Services 이해
• 텍스트 분석을 통해 봇에 대한 감정 분석 수행
• Language Cognitive Services을 통한 봇에서의 언어 검색
• 봇과 Computer Vision 통합