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    Microsoft Azure AI Services與Azure OpenAI開發基礎必修課-使用C#

    體貼初學者學習Azure AI服務的流程!Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作

    收集中
    US$17.14

    內容簡介


    體貼初學者學習Azure AI服務的流程!
    Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作

    ■ 專家與教師共同執筆
    由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。

    ■ 內容多元且淺顯易懂
    對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。

    ■ Azure AI服務開發技能
    介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；同時對實作的程式碼與操作步驟有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用程式的能力。

    ■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練
    將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

    目錄


    第1章　Microsoft Azure AI基本概念：使用人工智慧的開始
    　1.1 人工智慧簡介
    　1.2 Microsoft Azure AI簡介
    　1.3 模擬試題
    第2章　負責任的AI
    　2.1 AI造成的道德和社會問題
    　2.2 了解負責任的AI
    　2.3 申請Azure帳戶
    　2.4 模擬試題
    第3章　探索電腦視覺(一)電腦視覺分析
    　3.1 Azure AI視覺簡介
    　3.2 Azure AI視覺服務
    　3.3 Azure AI服務開發環境與必要條件
    　3.4 Azure AI視覺開發實作
    　3.5 模擬試題
    第4章　探索電腦視覺(二)OCR與文件智慧服務
    　4.1 光學字元識別(OCR)
    　4.2 Azure AI視覺服務讀取文字
    　4.3 文件智慧服務和知識採礦
    　4.4 Azure AI視覺服務讀取影像文字開發實作
    　4.5 模擬試題
    第5 章 探索電腦視覺(三)臉部服務
    　5.1 臉部辨識服務簡介
    　5.2 臉部偵測
    　5.3 臉部分析
    　5.4 臉部識別
    　5.5 臉部辨識服務開發實作
    第6章　探索電腦視覺(四)自訂視覺
    　6.1 自訂視覺簡介
    　6.2 自訂視覺影像分類
    　6.3 在Azure使用影像分類
    　6.4 自訂視覺物件偵測
    　6.5 在Azure使用物件偵測
    　6.6 自訂視覺範例實作
    　6.7 模擬試題
    第7章　探索自然語言處理(一)文字分析
    　7.1 自然語言處理簡介
    　7.2 自然語言處理
    　7.3 使用Azure AI語言服務分析文字
    　7.4 文字分析開發實作
    　7.5 模擬試題
    第8章　探索自然語言處理(二)對話式AI
    　8.1 對話式AI簡介
    　8.2 問題與解答對話系統
    　8.3 使用交談語言理解建立語言模型
    　8.4 Azure機器人服務
    　8.5 自訂問題解答開發實作
    　8.6 模擬試題
    第9章　探索自然語言處理(三)語音與翻譯
    　9.1 語音辨識與語音合成
    　9.2 語音服務功能介紹
    　9.3 文字翻譯
    　9.4 翻譯服務功能介紹
    　9.5 文字翻譯開發實作
    　9.6 語音合成開發實作
    　9.7 模擬試題
    第10章　Azure機器學習基本原理
    　10.1 機器學習簡介
    　10.2 機器學習的工作流程
    　10.3 機器學習的模型
    　10.4 分類模型
    　10.5 迴歸模型
    　10.6 叢集模型
    　10.7 模擬試題
    第11章　Azure機器學習實作
    　11.1 Azure機器學習服務簡介
    　11.2 Azure機器學習設計工具的工作流程
    　11.3 使用設計工具建立模型
    　11.4 使用Azure機器學習自動化ML
    　11.5 使用提示流程建立 AI 應用程式
    　11.6 模擬試題
    第12章 Azure OpenAI
    　12.1 生成式AI簡介
    　12.2 大型語言模型
    　12.3 Azure OpenAI簡介
    　12.4 Copilots簡介
    　12.5 使用提示工程改善生成式 AI 回應
    　12.6 Azure OpenAI生成式AI應用程式開發實作
    　12.7 模擬試題
    附錄A　MCF AI-900人工智慧基礎國際認證模擬試題

    章节目录

    • 1-1
      封面頁
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      序
    • 1-4
      目 錄
    • 1-5
      Ch01 Microsoft Azure AI基本概念：使用人工智慧的開始
    • 1-6
      1.1 人工智慧簡介
    • 1-7
      1.2 Microsoft Azure AI 簡介
    • 1-8
      1.2.1 Azure AI 視覺
    • 1-9
      1.2.2 Azure AI 語音
    • 1-10
      1.2.3 Azure AI 語言
    • 1-11
      1.2.4 Azure AI 內容安全性
    • 1-12
      1.2.5 機器學習 (Azure Machine Learning)
    • 1-13
      1.3 模擬試題
    • 1-14
      Ch02 負責任的 AI
    • 1-15
      2.1 AI 造成的道德和社會問題
    • 1-16
      2.2 了解負責任的 AI
    • 1-17
      2.3 申請 Azure 帳戶
    • 1-18
      2.3.1 Azure 帳戶方案
    • 1-19
      2.3.2 申請Azure 帳戶
    • 1-20
      2.4 模擬試題
    • 1-21
      Ch03 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析
    • 1-22
      3.1 Azure AI 視覺簡介
    • 1-23
      3.2 Azure AI 視覺服務
    • 1-24
      3.3 Azure AI 服務開發環境與必要條件
    • 1-25
      3.4 Azure AI 視覺開發實作
    • 1-26
      3.4.1 影像描述開發步驟
    • 1-27
      3.4.2 影像描述範例實作
    • 1-28
      3.4.3 影像分析開發步驟
    • 1-29
      3.4.4 影像分析範例實作
    • 1-30
      3.5 模擬試題
    • 1-31
      Ch04 探索電腦視覺 (二)OCR 與文件智慧服務
    • 1-32
      4.1 光學字元識別 (OCR)
    • 1-33
      4.1.1 OCR 的使用範例
    • 1-34
      4.1.2 傳統OCR 的辨識流程
    • 1-35
      4.1.3 傳統OCR 與深度學習OCR
    • 1-36
      4.1.4 OCR 的實用案例
    • 1-37
      4.2 Azure AI 視覺服務讀取文字
    • 1-38
      4.3 文件智慧服務和知識採礦
    • 1-39
      4.3.1 文件智慧服務的建置模型
    • 1-40
      4.4 Azure AI 視覺服務讀取影像文字開發實作
    • 1-41
      4.4.1 Read API 讀取影像文字開發步驟
    • 1-42
      4.4.2 讀取影像文字範例實作
    • 1-43
      4.5 模擬試題
    • 1-44
      Ch05 探索電腦視覺 (三)臉部服務
    • 1-45
      5.1 臉部辨識服務簡介
    • 1-46
      5.2 臉部偵測
    • 1-47
      5.3 臉部分析
    • 1-48
      5.4 臉部識別
    • 1-49
      5.5 臉部辨識服務開發實作
    • 1-50
      5.5.1 臉部辨識服務開發步驟
    • 1-51
      5.5.2 臉部偵測範例實作
    • 1-52
      5.5.3 臉部屬性分析實作
    • 1-53
      5.6 模擬試題
    • 1-54
      Ch06 探索電腦視覺(四)自訂視覺
    • 1-55
      6.1 自訂視覺簡介
    • 1-56
      6.2 自訂視覺影像分類
    • 1-57
      6.2.1 電腦如何進行影像分類
    • 1-58
      6.2.2 影像分類的用途
    • 1-59
      6.3 在Azure 使用影像分類
    • 1-60
      6.3.1 蒐集相關特性的影像群組
    • 1-61
      6.3.2 建立影像分類功能的自訂視覺服務模型
    • 1-62
      6.4 自訂視覺物件偵測
    • 1-63
      6.5 在Azure 使用物件偵測
    • 1-64
      6.5.1 蒐集相關特性的影像群組
    • 1-65
      6.5.2 建立物件偵測功能的自訂視覺服務模型
    • 1-66
      6.6 自訂視覺範例實作
    • 1-67
      6.6.1 自訂視覺服務呼叫
    • 1-68
      6.6.2 自訂視覺範例實作(一)-取得偵測影像JSON 字串
    • 1-69
      6.6.3 自訂視覺範例實作(二)-解析偵測影像JSON 字串
    • 1-70
      6.7 模擬試題
    • 1-71
      Ch07 探索自然語言處理(一)文字分析
    • 1-72
      7.1 自然語言處理簡介
    • 1-73
      7.2 自然語言處理
    • 1-74
      7.3 使用Azure AI 語言服務分析文字
    • 1-75
      7.3.1 Azure AI 語言服務功能
    • 1-76
      7.3.2 語言分析技術
    • 1-77
      7.3.3 Azure AI 語言服務
    • 1-78
      7.4 文字分析開發實作
    • 1-79
      7.4.1 文字分析開發步驟
    • 1-80
      7.4.2 語言偵測範例實作
    • 1-81
      7.4.3 文字情感分析實作
    • 1-82
      7.4.4 關鍵片語擷取實作
    • 1-83
      7.5 模擬試題
    • 1-84
      Ch08 探索自然語言處理(二)對話式AI
    • 1-85
      8.1 對話式AI 簡介
    • 1-86
      8.2 問題與解答對話系統
    • 1-87
      8.2.1 自訂問題解答
    • 1-88
      8.2.2 問題與解答
    • 1-89
      8.3 使用交談語言理解建立語言模型
    • 1-90
      8.4 Azure AI 機器人服務
    • 1-91
      8.5 自訂問題解答開發實作
    • 1-92
      8.5.1 自訂問題解答開發步驟
    • 1-93
      8.5.2 建立與部署自訂問題解答知識庫
    • 1-94
      8.5.3 自訂問題解答實作
    • 1-95
      8.6 模擬試題
    • 1-96
      Ch09 探索自然語言處理(三)語音與翻譯
    • 1-97
      9.1 語音辨識與語音合成
    • 1-98
      9.2 語音服務功能介紹
    • 1-99
      9.2.1 語音轉換文字 API
    • 1-100
      9.2.2 文字轉換語音API
    • 1-101
      9.3 文字翻譯
    • 1-102
      9.3.1 直譯與意譯
    • 1-103
      9.3.2 文字和語音翻譯
    • 1-104
      9.4 翻譯服務功能介紹
    • 1-105
      9.5 文字翻譯開發實作
    • 1-106
      9.5.1 文字翻譯開發步驟
    • 1-107
      9.5.2 文字翻譯範例實作(一)-取得翻譯JSON 字串
    • 1-108
      9.5.3 文字翻譯範例實作(二)-解析翻譯語言結果
    • 1-109
      9.6 語音合成開發實作
    • 1-110
      9.6.1 語音合成開發步驟
    • 1-111
      9.6.2 語音合成範例實作
    • 1-112
      9.7 模擬試題
    • 1-113
      Ch10 Azure 機器學習基本原理
    • 1-114
      10.1 機器學習簡介
    • 1-115
      10.2 機器學習的工作流程
    • 1-116
      10.3 機器學習的模型
    • 1-117
      10.3.1 監督式學習
    • 1-118
      10.3.2 非監督式學習
    • 1-119
      10.3.3 半監督式學習
    • 1-120
      10.3.4 增強學習
    • 1-121
      10.4 分類模型
    • 1-122
      10.4.1 分類模型簡介
    • 1-123
      10.4.2 分類模型常用的演算法
    • 1-124
      10.4.3 評估分類模型常用的指標
    • 1-125
      10.5 迴歸模型
    • 1-126
      10.5.1 迴歸模型簡介
    • 1-127
      10.5.2 迴歸模型常用的演算法
    • 1-128
      10.5.3 評估迴歸模型常用的指標
    • 1-129
      10.6 叢集模型
    • 1-130
      10.6.1 叢集模型簡介
    • 1-131
      10.6.2 叢集歸模型常用的演算法
    • 1-132
      10.7 模擬試題
    • 1-133
      Ch11 Azure 機器學習實作
    • 1-134
      11.1 Azure 機器學習服務簡介
    • 1-135
      11.1.1 Azure 機器學習服務
    • 1-136
      11.1.2 Azure 機器學習方案的生命週期
    • 1-137
      11.1.3 使用 Azure ML 設計工具開發模型流程
    • 1-138
      11.1.4 如何建立 Azure 機器學習服務工作區
    • 1-139
      11.2 Azure 機器學習設計工具的工作流程
    • 1-140
      11.2.1 Azure 機器學習設計工具功能
    • 1-141
      11.2.2 Azure 機器學習設計工具環境
    • 1-142
      11.2.3 Azure 機器學習的管線簡介
    • 1-143
      11.2.4 使用設計工具建立模型管線的工作流程
    • 1-144
      11.3 使用設計工具建立模型
    • 1-145
      11.3.1 資料集結構介紹
    • 1-146
      11.3.2 建立迴歸模型操作步驟
    • 1-147
      11.4 使用 Azure 機器學習自動化 ML
    • 1-148
      11.4.1 資料集結構介紹
    • 1-149
      11.4.2 自動化 ML 操作步驟
    • 1-150
      11.4.3 檢視自動化 ML 結果
    • 1-151
      11.5 使用提示流程建立 AI 應用程式
    • 1-152
      11.5.1 建立提示流程
    • 1-153
      11.5.2 測試提示流程
    • 1-154
      11.5.3 修改提示流程
    • 1-155
      11.6 模擬試題
    • 1-156
      Ch12 Azure OpenAI
    • 1-157
      12.1 生成式 AI 簡介
    • 1-158
      12.2 大型語言模型
    • 1-159
      12.3 Azure OpenAI 簡介
    • 1-160
      12.4 Copilots 簡介
    • 1-161
      12.5 使用提示工程改善生成式 AI 回應
    • 1-162
      12.6 Azure OpenAI 生成式 AI 應用程式開發實作
    • 1-163
      12.6.1 Azure OpenAI 應用程式開發步驟
    • 1-164
      12.6.2 Azure OpenAI 模型部署與測試
    • 1-165
      12.6.3 QA 聊天機器人範例實作
    • 1-166
      12.6.4 飯店客服機器人範例實作
    • 1-167
      12.6.5 Azure OpenAI 影像生成範例實作
    • 1-168
      12.7 模擬試題
    • 1-169
      附錄A MCF AI-900 人工智慧基礎國際認證模擬試題
    • 1-170
      版權頁
    • 1-171
      封底頁

    常见问答

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