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AI Maker 2.0 x Microsoft AI-900

IT 標準 12 20 hrs AI 積木式編程

本課程介紹了基本的人工智能原理、道德和應用。 學習 Microsoft Azure 和 Google Teachable Machine 等 AI 技術,以構建自己的 AI 應用程式。 受惠於 Microsoft AI-900 認證考試的合格保障,並朝著掌握 AI 技術邁出自信的一步。

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學習目標

  • 學習 AI 和機器學習基礎知識,包括道德影響
  • 使用 Microsoft Azure、Google Teachable Machine 和 Una AI Web App 練習構建 AI 模型
  • 獲得 Microsoft AI-900 證書以獲得正式的 AI 資格

課程大綱

人工智能簡介 | 了解 AI 的基本概念 | 動手體驗:玩QuickDraw和AI圖像生成器,體驗AI的學習能力
物件偵測 | 了解 AI 如何檢測物件 | 動手實踐:通過 Una 平台體驗 Azure 物件檢測
圖像分類(需要帶網路攝像頭的電腦)| 了解如何使用 AI 對項目進行分類 |動手實踐:試用 Google Teachable Machine (GTM) 來訓練圖像分類模型
臉部分析 | 介紹面部分析原理 | 動手實踐:通過 Una 平台體驗 Azure 面部檢測和驗證
姿勢偵測(需要帶網路攝像頭的電腦)| 了解姿態檢測的基本原理 | 動手實踐:試用 GTM 來訓練姿勢識別模型
語音人工智能 | 了解語音轉換是如何實現的 | 動手實踐:通過 Una 平台體驗 Azure 語音服務
聊天機器人和文本分析 | 介紹對話式 AI 和 ChatGPT | 動手實踐:與 ChatGPT / POE 互動,了解如何通過提示控制輸出
人工智能是怎麼學習的? (需要帶網路攝像頭的電腦) |通過創建分類模型了解機器學習 |動手實踐:體驗如何訓練分類模型,通過Una ML平臺對糖尿病病例進行分類
人工智能是無敵的嗎? |通過現實生活中的案例反思使用人工智慧的道德規範
設計我的人工智慧應用! |設計人工智慧應用程式來解決現實生活中的問題 |實踐:腦力激盪和小型演示
人工智慧簡介(參考:AI-900 M1)|描述 AI 一般工作負載和 Responsible AI
機器學習基礎(參考:AI-900 M2)|描述機器學習的基本原理
Azure AI 上的電腦視覺(參考:AI-900 M3)|描述 Azure AI 上電腦視覺工作負載的功能
Azure AI 上的自然語言處理 (NLP)(參考編號:AI-900 M4)|描述 Azure AI 上的 NLP 工作負載的功能
Azure OpenAI 上的生成式 AI(參考:AI-900 M5)|描述 Azure OpenAI 上的生成式 AI 的功能
負責任的人工智能(參考:AI-900 M1)| 描述負責任的人工智能的要素
AI-900 模擬考試 1 (自學)
AI-900 模擬考試 2 (自學)
AI-900 考試

先修課程

  • 沒有

硬體需求

  • 帶有網路攝像頭和已更新瀏覽器的手提/桌上型電腦是首選
  • iPad不支援使用Google Teachable Machine訓練模型

軟體需求

  • Una 虛擬課室 - 高級

其他要求

  • Microsoft AI-900 考試券

硬體需求

  • 建議使用帶有網路攝像頭和已更新瀏覽器的手提/桌上型電腦。
  • iPad 不支援使用 Google Teachable Machine 訓練 AI 模型。
  • 通過 WebApp 學習,無需任何硬體先決條件。
  • 已修讀 AI Maker 2.0 課程的學生可以直接修讀 AI-900 課程。
  • 在學校或 Una 辦公室參加考試。
  • 以 70% 或更高的分數通過考試的考生將獲得 Microsoft 頒發的 AI-900 證書。
  • 附帶合格保障,為滿足特定條件的學生提供免費重考:
    • 課堂出席率達80%或以上
    • 在模擬考試中得分為 80% 或更高成績
    • 在課程完成後一個月內申請重考

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