Develop Natural Language Solutions in Azure

In questo corso AI-3003 – Develop natural language solutions in Azure​ vengono presentati i servizi di Azure dedicati alla elaborazione del linguaggio naturale.

Le soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzano modelli linguistici per interpretare il significato semantico del linguaggio scritto o parlato.

È possibile usare il servizio linguaggio per creare modelli linguistici per le applicazioni ed esplorare Azure AI Foundry per usare modelli generativi per il riconoscimento vocale.

Per frequentare con profitto questo corso AI-3003 – Develop natural language solutions in Azure​ è importante che gli allievi abbiano i seguenti prerequisiti:

• Familiarità con Azure e il portale Azure;
• Esperienza di programmazione con C# o Python.

Al termine di questo corso AI-3003 – Develop natural language solutions in Azure​ gli allievi saranno in grado di utilizzare i servizi Azure dedicati alla elaborazione del linguaggio naturale.

Questo corso AI-3003 – Develop natural language solutions in Azure​ è indicato per AI Engineer e sviluppatori software che si occupano di soluzioni di Artificial Intelligence.

Analizzare il testo con Lingua di Azure AI

• Effettuare il provisioning di una risorsa del linguaggio di intelligenza artificiale di Azure
• Rilevare la lingua
• Estrarre frasi chiave
• Analizzare il sentiment
• Estrarre entità
• Estrarre entità collegate
• Esercizio – Analizzare il testo

Creare soluzioni di risposta alle domande con Lingua di Azure AI

• Comprendere la risposta alle domande
• Confrontare le risposte alle domande con Language Understanding di Azure AI
• Creare una base di conoscenza
• Implementare una conversazione a più turni
• Testare e pubblicare una Knowledge Base
• Usare una base di conoscenza
• Migliorare le prestazioni di risposta alla domanda
• Esercizio: Creare una soluzione di risposta alla domanda

Creare un modello di comprensione del linguaggio di conversazione

• Informazioni sulle funzionalità predefinite del servizio Azure AI Language
• Informazioni sulle risorse per la creazione di un modello di comprensione del linguaggio conversazionale
• Definire finalità, espressioni ed entità
• Usare i criteri per distinguere espressioni simili
• Usare componenti di entità predefiniti
• Eseguire il training, testare, pubblicare ed esaminare un modello di comprensione del linguaggio conversazionale
• Esercizio – Creare un modello di comprensione del linguaggio conversazionale dei servizi di intelligenza artificiale di Azure

Creare una soluzione di classificazione personalizzata del testo

• Informazioni sui tipi di progetti di classificazione
• Informazioni su come compilare progetti di classificazione del testo
• Esercizio – Classificare il testo

Riconoscimento entità denominata personalizzata

• Informazioni sul riconoscimento di entità denominate personalizzate
• Assegnare etichette ai dati
• Eseguire il training e valutare il modello
• Esercizio – Estrarre entità personalizzate

Tradurre il testo con il servizio Traduttore per Azure AI

• Effettuare il provisioning di una risorsa di Azure AI Translator
• Comprendere il rilevamento, la traduzione e la traslitterazione della lingua
• Specificare le opzioni di traduzione
• Definire traduzioni personalizzate
• Esercizio – Tradurre testo con il servizio Azure AI Translator

Creare app abilitate al riconoscimento vocale con i servizi di Azure AI

• Effettuare il provisioning di una risorsa di Azure per il servizio Voce
• Usare l’API Riconoscimento vocale di Azure AI
• Usare l’API Sintesi vocale
• Configurare il formato audio e le voci
• Usare Speech Synthesis Markup Language
• Esercizio – Creare un’app abilitata al riconoscimento vocale

Tradurre il parlato con il servizio di Voce di Azure AI

• Effettuare il provisioning di una risorsa di Azure per la traduzione vocale
• Tradurre la voce in testo
• Sintetizzare le traduzioni
• Esercizio – Tradurre il parlato

Sviluppare un’applicazione di intelligenza artificiale generativa abilitata per l’audio

• Distribuire un modello multimodale
• Sviluppare un’app di chat basata su audio
• Esercizio – Sviluppare un’app di chat abilitata per l’audio