Azure Cognitive Services

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Azure Cognitive Services effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche KI-Lösungen zu entwickeln, Geschäftsprozesse zu optimieren, Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren und die Performance zu überwachen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Performance optimieren.

Inhalt

• Einführung in Azure Cognitive Services
  • Überblick über Azure Cognitive Services: Was ist es und warum ist es wichtig?
  • Hauptmerkmale und Vorteile von Azure Cognitive Services im Vergleich zu anderen KI-Diensten.
  • Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von Azure Cognitive Services.
• Installation und Einrichtung
  • Systemanforderungen und notwendige Software.
  • Anmeldung und Einrichtung eines Azure-Kontos.
  • Überblick über das Azure-Portal und die Cognitive Services APIs.
• Grundlegende Konzepte und Architektur
  • Überblick über die Architektur von Azure Cognitive Services: APIs, SDKs und Dienste.
  • Einführung in die verschiedenen Kategorien: Vision, Speech, Language, Decision und Search.
  • Verständnis der RESTful APIs und der Nutzung von SDKs für verschiedene Programmiersprachen.
• Vision-Dienste
  • Einrichtung und Nutzung des Computer Vision API.
  • Einführung in Face API, Form Recognizer und Custom Vision.
  • Anwendungsbeispiele: Bilderkennung, Gesichtserkennung, Dokumentenanalyse.
• Praktische Übung 1: Vision-Dienste
  • Problemstellung: Implementierung eines Computer Vision-Dienstes zur Bilderkennung.
  • Lösung:
    • Einrichtung des Computer Vision API.
    • Implementierung einer Beispielanwendung zur Analyse von Bildern.
    • Tool: Nutzung des Azure-Portals und der SDKs.
    • Ergebnis: Eine funktionsfähige Anwendung zur Bilderkennung.
• Speech-Dienste
  • Einrichtung und Nutzung des Speech API.
  • Einführung in die Dienste: Speech-to-Text, Text-to-Speech, Speaker Recognition.
  • Anwendungsbeispiele: Sprachtranskription, Sprachsynthese, Sprecheridentifikation.
• Language-Dienste
  • Einrichtung und Nutzung des Text Analytics API.
  • Einführung in die Dienste: Language Understanding (LUIS), Translator Text, QnA Maker.
  • Anwendungsbeispiele: Textanalyse, maschinelle Übersetzung, natürliche Sprachverarbeitung.
• Decision-Dienste
  • Einrichtung und Nutzung des Personalizer API.
  • Einführung in die Dienste: Anomaly Detector, Content Moderator.
  • Anwendungsbeispiele: Personalisierung von Inhalten, Erkennung von Anomalien, Inhaltsmoderation.
• Praktische Übung 2: Speech und Language-Dienste
  • Problemstellung: Implementierung eines Sprach- und Textanalysetools.
  • Lösung:
    • Einrichtung des Speech API und des Text Analytics API.
    • Implementierung einer Beispielanwendung zur Sprachtranskription und Textanalyse.
    • Tool: Nutzung des Azure-Portals und der SDKs.
    • Ergebnis: Eine funktionsfähige Anwendung zur Sprach- und Textanalyse.
• Integration mit anderen Azure-Diensten
  • Integration von Azure Cognitive Services mit Azure Bot Services.
  • Nutzung von Azure Functions zur Automatisierung von Cognitive Services.
  • Integration mit Azure Machine Learning zur Erweiterung der KI-Fähigkeiten.
• Best Practices und Leistungsoptimierung
  • Best Practices für die Implementierung und Nutzung von Cognitive Services.
  • Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit der Dienste.
  • Verwaltung und Überwachung der Nutzung von Cognitive Services.
• Datenschutz und Sicherheitsmaßnahmen
  • Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und GDPR.
  • Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zur Sicherung von Daten und Diensten.
  • Verwaltung von Zugriffsrechten und Sicherheitsprofilen in Azure.
• Praktische Übung 3: Integration und Leistungsoptimierung
  • Problemstellung: Integration von Cognitive Services in eine bestehende Anwendung und Optimierung der Leistung.
  • Lösung:
    • Integration von Cognitive Services mit Azure Bot Services und Azure Functions.
    • Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.
    • Tool: Nutzung des Azure-Portals und der SDKs.
    • Ergebnis: Eine optimierte und sichere Anwendung mit integrierten Cognitive Services.