Создание приложений ИИ с помощью лазурного машинного обучения и служб ИИ

Раньше для добавления в приложения таких интеллектуальных функций, как распознавание лиц, оптическое распознавания символов (OCR) и чат-боты, требовалась докторская степень по математике. Сегодня облачные службы ИИ позволяют любому разработчику интегрировать сложные модели машинного обучения с помощью простых вызовов API. Этот курс учит вас как использовать лазурные обслуживания ИИ и лазурную студию машинного обучения для того чтобы построить умные, отзывчивые применения. Вы пройдете путь от понимания основных концепций машинного обучения до изучения и применения современных рабочих процессов облачного ИИ, что позволит вам добавить в свой инструментарий разработчика такие функции, как автоматизированная модерация контента, извлечение текста и агенты для общения. Что вы узнаете: - Понять основные принципы машинного обучения, облачного ИИ и ответственной практики ИИ. - Настроить и развернуть службы Azure AI Vision для выполнения оптического распознавания символов (OCR), обнаружения лиц и анализа изображений. - Реализуйте Azure AI Video Indexer для извлечения данных, ключевых слов и данных речи из видеофайлов. - Постройте умные разговорные интерфейсы с помощью лазурной службы бот и инструментов понимания языка. - Тренируйте и оценивайте пользовательские модели машинного обучения с помощью визуального интерфейса Azure Machine Learning Studio. - Интегрируйте API облачного искусственного интеллекта в приложения Python с использованием современных SDK и безопасных шаблонов аутентификации. Вы начнете с основных понятий и терминологии облачного искусственного интеллекта, а затем пройдете практические текстовые занятия по обучению компьютерного зрения, естественного языка и пользовательских моделей. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, инженеров программного обеспечения и энтузиастов технологий, которые хотят включить ИИ в свои проекты без глубокого опыта в области науки данных. Предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть потенциал облачного машинного обучения и создавать более умные приложения.