在 4 週內奠定堅實的基礎 – 在雲端開發、部署和維護 GenAI、Agentic AI 和 RAG 解決方案
從這 3.5 小時的課程，你會學到
- Azure AI Foundry 中的端對端解決方案開發、部署和監控功能
- 了解 Azure AI 服務：語音、文字轉語音、語言翻譯、視覺和文件服務
- 開發檢索增強生成 (RAG) 解決方案
- Azure AI Foundry 生態系統：中心、專案與管理中心
- 監控和追蹤已部署的 AI 模型
- 配置、部署 AI 代理、交接和代理管理實踐
- 配置、部署模型並透過端點存取
- AI 解決方案的安全功能
- 按行業、功能、許可證和公司對 AI 模型進行分類
- Azure AI Foundry 和 Azure 雲端上的資源
- 負責任的 AI 概念
- AI 解決方案的成本考量
- AI 解決方案的生命週期
- 在 Playground 中測試模型功能
要求
- 對雲端運算概念有基本了解
- 對人工智慧和機器學習概念有基本了解
- 學習本課程無需任何程式設計經驗
課程說明
透過這門基於專案的全面教程，掌握 Microsoft Azure AI Foundry 的 AI 開發，釋放雲端人工智慧的強大力量。無論您是渴望成為 AI 工程師、雲端開發人員，還是希望提陞技能的專業人士，本課程都將引導您完成端到端的實際 AI 解決方案的建置、部署和管理。
透過這門實踐性強的學習課程，您將探索完整的 Azure AI 生態系統，並學習如何將想法轉化為可用於生產環境的 AI 應用程式。
您將學到：
- 端對端 AI 解決方案開發 — 從構思到部署、監控和生命週期管理。
- Azure AI Foundry 導覽 — 掌握平台的介面、工具和功能，包括 Hubs、Projects 和管理中心。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）— 建立智慧解決方案，將 LLM 與企業資料融合，以提高準確性。
- Azure AI 代理程式 — 學習設定、部署、交接工作流程和代理程式管理最佳實務。
- 模型部署和終端點整合 — 配置和部署 AI 模型，透過終端點存取它們，並在 Azure Playground 中進行測試。
- 監控、追蹤和可觀測性 — 追蹤模型效能、診斷問題，並確保部署後的卓越營運。
- Azure AI 服務 — 深入了解語音、文字轉語音、視覺、文件智慧和翻譯服務。
- 安全、保障和負責任的 AI — 應用負責任的 AI 原則並實施防護措施，以建立安全、合乎道德的 AI 應用程式。
- AI 模型分類－按產業、功能、授權和供應商對模型進行分類，以優化解決方案設計。
- 成本規劃與優化－了解可擴展AI解決方案的定價、消耗與成本考量。
- AI 解決方案生命週期管理－清楚了解如何從頭到尾建立永續、可維護的AI系統。
本課程的亮點：
以專案為基礎的學習模式，確保學員具備實際應用能力
清晰易懂的講解，適合初學者和經驗豐富的專業人士
專注於生產級 AI 開發，而非僅僅進行實驗
全面涵蓋 Azure AI Foundry 生態系統和現代 AI 實踐
提供部署、監控和擴展 AI 解決方案的實用見解
完成本教學課程後，您將能夠自信地設計強大的 AI 架構、部署智慧模型、整合 Azure AI 服務並管理完整的解決方案。
如果您準備好在雲端建立強大的 AI 應用，本課程就是您的路線圖。立即報名，開啟您的 Azure AI 創新之旅！
免責聲明：
本課程僅供教育用途。任何 AI 模型和服務的實際應用都應謹慎進行，並遵守道德和監管準則。本教學並非即時實施指南。
目標受眾
- 解決方案架構師
- 人工智慧架構師
- IT 專業人員
- 機器學習工程師
- MLOps 專家
- 人工智慧工程師
- 數據科學家
- 軟體工程師
- 人工智慧研究員
- 雲端工程師
- 雲端架構師
- 軟體架構師
- 技術主管
- 專案經理
- 技術主管
- 技術專案經理
- Azure 架構師
講師簡介
Bharadwaja Choudhury 推動製藥業的數位轉型
擁有近19年的技術職能經驗，擅長推動端到端專案和計劃，包括業務諮詢、解決方案識別、設計、交付以及企業應用的維運支援。我的經驗涵蓋策略和營運等多個領域，涉及生命科學、高科技、煤炭、能源和自然資源等多個產業。
字幕：英文
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