[ программа курса ]

Модуль 1

Практическое использование
искусственного интеллекта

Обзор ИИ, машинного обучения и нейронных сетей: ключевые термины, типы и области применения.

Применение нейронных сетей в бизнесе: маркетинг, логистика, управление рисками и другие направления.

Инструменты и платформы нейронных сетей: платные и бесплатные решения для различных задач.

Этика и безопасность использования нейронных сетей: правила работы, требования информационной безопасности.

Риски и ограничения применения искусственного интеллекта и нейросетевых решений.

Модуль 2

Практическое использование
искусственного интеллекта

Обзор ИИ, машинного обучения и нейронных сетей: ключевые термины, типы и области применения.

Применение нейронных сетей в бизнесе: маркетинг, логистика, управление рисками и другие направления.

Инструменты и платформы нейронных сетей: платные и бесплатные решения для различных задач.

Риски и ограничения применения искусственного интеллекта и нейросетевых решений.

[ программа курса ]

Модуль 1

Microsoft Foundry и планирование AI-решения

• Архитектура Microsoft Foundry

• Projects, models и deployments

• SDK и подключение приложений

• Выбор моделей и сервисов

• Безопасность и управление доступом

Модуль 2

Generative AI и RAG

• Prompting и системные инструкции

• Использование LLM и multimodal models

• Retrieval-Augmented Generation

• Vector, semantic и hybrid search

• Grounding корпоративными данными

• Оценка качества и hallucinations

Модуль 3

AI agents в Microsoft Foundry

• Роли, цели и conversation state

• Function calling и tools

• Retrieval и knowledge stores

• APIs и custom functions

• Memory и многошаговые workflows

• Agent orchestration

Модуль 4

Information extraction и Content Understanding

• OCR и layout analysis

• Извлечение структурированных данных

• Обработка документов, изображений, аудио и видео

• Analyzers и markdown/structured outputs

• Подготовка контента для RAG и agents

Модуль 5

Computer Vision и мультимодальные решения

• Image analysis

• Multimodal model scenarios

• Работа с visual content

• Интеграция vision в AI-приложения

• Responsible AI для визуальных данных

Модуль 6

Evaluation, observability и governance

• Evaluation datasets и metrics

• Tracing и observability

• Provenance metadata

• Safety и content filtering

• Approval workflows и human oversight

• Ограничения tools и agent governance

Develop AI apps and agents on Azure (AI-103)

Длительность

Формат