Pratique pour l'examen | Microsoft Azure AI-900

📚 Connaissances sur Azure et l'Intelligence Artificielle (IA)

Azure Machine Learning Studio:

• Apprentissage automatique automatisé: Permet aux utilisateurs de créer des expériences d'apprentissage automatique sans écrire de code.
• Concepteur Azure Machine Learning: Une interface visuelle qui permet de construire, tester et déployer des modèles d'apprentissage automatique en drag-and-drop.

Vision par ordinateur sur Azure:

• Computer Vision: Offre des fonctionnalités telles que la reconnaissance d'images, le traitement de métadonnées, et l'extraction de texte à partir d'images.
• Custom Vision: Permet de créer, d'entraîner et de déployer des modèles personnalisés pour la reconnaissance d'images.
• Face: Fournit des fonctionnalités de reconnaissance faciale, de vérification de l'identité et d'analyse d'émotions.
• Form Recognizer: Utilise le machine learning pour transformer les documents papier en données structurées automatiquement.

Traitement du langage naturel (NLP) sur Azure:

• Extraction de phrases clés: Identifie et extrait les phrases les plus pertinentes d'un texte.
• Reconnaissance d'entités: Trouve, dans un texte, des informations telles que des noms de personnes, des entreprises ou des lieux.
• Analyse des sentiments: Évalue le ton ou l'émotion exprimée dans un texte.
• Modélisation du langage: Utilise des modèles pour générer du texte, répondre à des questions ou traduire des langues.
• Reconnaissance et synthèse vocale: Convertit le texte en parole et vice versa.
• Traduction: Traduit le contenu d'une langue à une autre.
• Linguistique: Offre des fonctionnalités de compréhension et de génération de texte dans diverses langues.

Solutions d'IA conversationnelle:

• Robots: Peuvent interagir avec les humains de manière naturelle, souvent à travers un interface conversational.
• Power Virtual Agents: Une plateforme sans code qui permet de créer des bots conversationnels pour automatiser les interactions avec les clients.
• Azure Bot Service: Fournit une infrastructure et des outils pour créer, tester et déployer des bots conversationnels.

Principles directeurs d’une IA responsable:

• Équité: Assurer que le système d'IA ne crée ni renforce les biais, et qu'il est accessible à tous.
• Transparence: Expliquer de manière compréhensible le fonctionnement du modèle d'IA.
• Sécurité et confidentialité: Protéger les données des utilisateurs et garantir la sécurité des systèmes d'IA.
• Explicabilité et responsabilité: Les décisions prises par l'IA doivent être expliquables et sujettes à un contrôle de responsabilité.
• Conformité légale et éthique: Respecter toutes les réglementations applicables et les normes éthiques dans le développement et le déploiement de solutions d'IA.

Charges de travail spécifiques:

• Extraction d'informations financières (EIF): Utilise le NLP pour analyser des documents financiers et extraire des informations pertinentes.
• Analyse prédictive des données (APD): Utilise le machine learning pour prédire des tendances ou des comportements à partir de données historiques.
• Veille technologique: Suivie et analyse des dernières innovations dans le domaine de l'IA et du machine learning.

Considerations pour les solutions d'IA conversationnelle:

• Personnalisation: Les bots doivent être personnalisables pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises et des utilisateurs.
• Interopérabilité: Doivent fonctionner avec diverses plateformes et interfaces.
• Efficacité: Les bots doivent être capables de gérer un grand volume de demandes tout en maintenant une haute qualité de service.

Langues de support: L'examen est disponible dans les langues suivantes: anglais, japonais, chinois (simplifié), coréen, allemand, français et espagnol. Cela signifie que les candidats peuvent prendre l'examen dans leur langue de choix, bien qu'ils soient encouragés à développer une compréhension approfondie des concepts d'IA et de Machine Learning dans le contexte de la documentation anglaise.