Czego nauczysz się na szkoleniu AI-3016 Tworzenie własnych niestandardowych pomocników za pomocą usługi Studio AI platformy Azure?
Tworzenia generatywnych aplikacji AI: Dowiesz się, jak budować aplikacje AI, takie jak niestandardowe pomocniki, wykorzystując modele językowe i przepływ poleceń.
Zarządzania projektami AI: Nauczysz się rezerwować i zarządzać zasobami oraz projektami w Azure AI Studio.
Implementacji Generacji Wzmocnionej Pobieraniem (RAG): Poznasz techniki wzmacniania modeli językowych niestandardowymi danymi.
Odpowiedzialnego rozwoju AI: Zdobędziesz wiedzę na temat identyfikacji i łagodzenia potencjalnych szkód związanych z generatywną AI.
Praktycznych umiejętności: Praktyczne laboratoria pozwolą Ci zastosować teoretyczną wiedzę w rzeczywistych scenariuszach.
To szkolenie jest idealne dla programistów i specjalistów AI, którzy chcą efektywnie wykorzystać możliwości Azure AI Studio w swoich projektach.
Dla kogo jest szkolenie AI-3016 Tworzenie własnych niestandardowych pomocników za pomocą usługi Studio AI platformy Azure?
Programistów: Osób zajmujących się tworzeniem oprogramowania, które chcą nauczyć się implementować generatywne aplikacje AI.
Specjalistów AI: Profesjonalistów pracujących z technologiami sztucznej inteligencji, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie tworzenia niestandardowych pomocników.
Architektów chmury: Ekspertów odpowiedzialnych za projektowanie i wdrażanie rozwiązań chmurowych, którzy chcą zintegrować AI w swoich projektach.
Decydentów technicznych: Osób podejmujących decyzje techniczne, które chcą zrozumieć, jak generatywna AI może przynieść korzyści ich organizacji.
To szkolenie jest przeznaczone dla każdego, kto chce efektywnie wykorzystać możliwości Azure AI Studio do tworzenia zaawansowanych rozwiązań AI.
Konspekt
Moduł 1: Wprowadzenie do usługi Azure AI Studio
Wprowadzenie
Co to jest usługa Azure AI Studio?
Jak działa program Azure AI Studio
Kiedy należy używać programu Azure AI Studio
Ćwiczenie — eksplorowanie programu Azure AI Studio
Test wiedzy
Podsumowanie
Moduł 2: Eksplorowanie i wdrażanie modeli z katalogu modeli w usłudze Azure AI Studio
Wprowadzenie
Eksplorowanie modeli językowych w katalogu modeli
Wdrażanie modelu w punkcie końcowym
Zwiększanie wydajności modelu językowego
Ćwiczenie — eksplorowanie, wdrażanie i czatowanie przy użyciu modeli językowych
Test wiedzy
Podsumowanie
Moduł 3: Wprowadzenie do przepływu monitów w celu tworzenia aplikacji modelu językowego w usłudze Azure AI Studio
Wprowadzenie
Omówienie cyklu projektowania aplikacji dużego modelu językowego (LLM)
Omówienie podstawowych składników i eksplorowanie typów przepływów
Eksplorowanie połączeń i środowisk uruchomieniowych
Eksplorowanie wariantów i opcji monitorowania
Ćwiczenie — rozpoczynanie pracy z przepływem monitów
Test wiedzy
Podsumowanie
Moduł 4: Tworzenie rozwiązania copilot opartego na technologii RAG przy użyciu własnych danych przy użyciu usługi Azure AI Studio
Wprowadzenie
Informacje na temat uziemienia modelu językowego
Umożliwia wyszukiwanie danych
Tworzenie copilot z przepływem monitów
Ćwiczenie — tworzenie niestandardowego copilotu korzystającego z własnych danych
Test wiedzy
Podsumowanie
Moduł 5: Integrowanie dostosowanego modelu językowego z narzędziem copilot w usłudze Azure AI Studio
Wprowadzenie
Dowiedz się, kiedy dostroić model językowy
Przygotowywanie danych w celu dostosowania modelu uzupełniania czatu
Eksplorowanie modeli językowych dostrajania w usłudze Azure AI Studio
Ćwiczenie — dostosowywanie modelu podstawowego
Test wiedzy
Podsumowanie
Moduł 6: Ocena wydajności niestandardowego narzędzia copilot w usłudze Azure AI Studio
Planowanie odpowiedzialnego rozwiązania do generowania sztucznej inteligencji
Identyfikowanie potencjalnych szkód
Mierzenie potencjalnych szkód
Eliminowanie potencjalnych szkód
Obsługa odpowiedzialnego rozwiązania do generowania sztucznej inteligencji
Ćwiczenie — eksplorowanie filtrów zawartości w usłudze Azure AI Studio
Test wiedzy
Podsumowanie
Pokaż więcej
Wymagania
Jakie są wymagania do szkolenia AI-3016 Tworzenie własnych niestandardowych pomocników za pomocą usługi Studio AI platformy Azure?
Podstawowa znajomość deep learning i machine learning: Uczestnicy powinni mieć podstawową wiedzę na temat głębokiego uczenia i uczenia maszynowego.
Znajomość przetwarzania języka naturalnego (NLP): Wymagana jest znajomość podstawowych pojęć związanych z NLP.
Umiejętność programowania w Pythonie: Uczestnicy powinni znać język Python na poziomie średnio zaawansowanym.
Znajomość baz danych: Podstawowa znajomość baz danych jest również wymagana.
To szkolenie jest idealne dla programistów, specjalistów AI oraz architektów chmury, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie tworzenia niestandardowych pomocników AI.
W cenę szkolenia wliczono
Certyfikat Microsoft
Autoryzowane materiały szkoleniowe w formie elektronicznej (Skillpipe)
Gwarancja jakości szkolenia
Notatnik, długopis (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Kontakt z trenerem po szkoleniu
Kawa, herbata, słodki poczęstunek (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Obiad (w przypadku szkoleń stacjonarnych)
Firma jest Autoryzowanym Ośrodkiem Szkoleniowym MICROSOFT Silver Learning Możesz u nas podejść do egzaminu Pearson VUE Spółka posiada wpis do ewidencji placówek niepublicznych Nr ew. ES.VIII.4320-6/p.n./2003 wydany z upoważnienia Prezydenta Miasta Łodzi
Dofinansowanie
Zachęcamy do skorzystania z możliwości dofinansowania szkoleń oferowanych przez naszą firmę. Dostępne rozwiązania:
Wsparcie z Funduszy Europejskich (BUR) nawet do 85% na usługi rozwojowe dla przedsiębiorstw oraz osób indywidualnych.
Szkolenia dofinansowane z Krajowego Funduszu Szkoleniowego do 100% wartości szkolenia na kształcenia pracowników i pracodawców.
Skontaktuj się z nami,aby uzyskać więcej informacji. Oferujemy pełne wsparcie w tym procesie.
polski 
