Unlock AI with Azure: No Code & Low Code (พร้อมสอบ Azure AI Fundamentals)

เนื้อหาการอบรม

• Chapter 1: พื้นฐานปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลคลาวด์
  • นิยามของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
  • ประเภทของ Machine Learning
  • บทบาทของ AI และการประยุกต์ใช้
  • หลักการของ AI ที่มีความรับผิดชอบ (Principle of Responsible AI)
  • ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้นจากความเสี่ยงในการใช้ AI (Risk of AI)
  • การประมวลผลแบบคลาวด์ (Cloud Computing) คืออะไร
• Chapter 2: การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
  • การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning)
  • การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
  • การเรียนรู้แบบเสริมกาลัง (Reinforcement Learning)
  • กระบวนการสร้างโมเดล (Machine Learning)
  • การวิเคราะห์แบบถดถอย (Regression Analysis)
  • การวิเคราะห์จาแนกประเภท (Classification Analysis)
  • การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม (Clustering)
  • การลดมิติข้อมูล (Dimensionality Reduction)
  • แนวคิดโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network)
• Chapter 3: การใช้งานระบบ Azure Machine Learning
  • แนะนา Microsoft Azure Machine Learning (AzureML)
  • การสร้าง Azure AI services resources ใน Azure subscription
  • Automated Machine Learning
  • การใช้งาน Automated ML เพื่อ Train และ Deploy Predictive Model
  • Azure Machine Learning Designer
  • การใช้งาน Azure Machine Learning Designer เพื่อสร้าง Training Pipeline Inference Pipeline และ Deploy Predictive Model
• Chapter 4: คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision)
  • คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) คืออะไร
  • การจัดกลุ่มภาพออกเป็นหมวดหมู่ (Image Classification)
  • การตรวจจับวัตถุ (Object Detection)
  • การจดจาใบหน้า (Face Detection)
  • การรู้จาอักขระด้วยแสง (Optical Character Recognition)
  • การใช้งาน Azure AI Vision Service
  • Limited Access features for Azure AI services
• Chapter 5: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)
  • NLP คืออะไร
  • การรู้จาเสียงพูด (Speech Recognition)
  • การแปลภาษา (Translate Machine)
  • การวิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกจากข้อความ (Sentiment Analysis)
  • การสกัดนิพจน์เฉพาะหรือชื่อเฉพาะในประโยค (Entity Extraction)
  • การสรุปข้อความ (Text Summarization)
  • การใช้งาน Azure Language Service
• Chapter 6: Generative AI
  • รู้จักกับ Azure OpenAI Service
  • หลักการทางานของ GPT (Generative Pre-trained Transformation)
  • การใช้งาน Azure OpenAI Service
  • Completions & Chat completions (GPT)
  • DALL·E (AI Image Generator)
  • การใช้งาน REST API จาก Azure OpenAI Service
• ทบทวนเนื้อหาสู่การเตรียมความพร้อมทักษะ Microsoft Certified Azure AI Fundamentals (AI-900)
  • ทาความรู้จักกับ Microsoft Certified: ใบประกาศนียบัตรรับรองทักษะด้านเทคโนโลยีและผลิตภัณฑ์ของ Microsoft
  • ภาระงานและข้อควรพิจารณาด้านปัญญาประดิษฐ์
    (Artificial Intelligence workloads and considerations)
  • หลักการพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องบนระบบ Azure
    (Fundamental principles of machine learning on Azure)
  • คุณลักษณะของงานด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์บนระบบ Azure
    (Features of computer vision workloads on Azure)
  • คุณลักษณะของงานด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) บนระบบ Azure
    (Features of Natural Language Processing (NLP) workloads on Azure)
  • คุณลักษณะของงานด้าน Generative AI บนระบบ Azure
    (Features of generative AI workloads on Azure)
  • สอบวัดทักษะด้านการใช้เทคโนโลยี AI ด้วยชุดข้อสอบ Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)