1. home
  2. training en cursus
  3. systeembeheer netwerkbeheer
  4. azure-beheer
  5. ai-102 designing and implementing a microsoft azure ai solution (ai-102 examen) (binnenkort beschikbaar)

Training AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Examen) (Binnenkort beschikbaar)

AI-102T

€ 2.390,00
Active Learning
5  dagen

Prijs per deelnemer, inclusief studiemateriaal, certificaat, koffie/thee en een uitgebreide lunch, exclusief 21% BTW.

Lesmethode:

Plan je training
Filter locatie
maart 2021
ma
di
wo
do
vr
za
zo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
2
3
4

Prijs per deelnemer, inclusief studiemateriaal, certificaat, koffie/thee en een uitgebreide lunch, exclusief 21% BTW.

Lesmethode:

Kies je gewenste startdag in de kalender

Onze lesmethode: Active Learning

Bij Active Learning word je gecoacht bij het ontwikkelen van vaardigheden die voor jou persoonlijk cruciaal zijn. De methode sluit goed aan bij hoe mensen leren, en houdt rekening met wat jij al weet en kunt. Als je erover nadenkt, is het zo logisch als wat. Lees hier alles over Active Learning

Omschrijving training AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Examen) (Binnenkort beschikbaar)

De AI-102 training komt naar verwachting beschikbaar in maart en is bedoeld voor softwareontwikkelaars die applicaties willen bouwen die gebruikmaken van Artificial Intelligence via Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search en het Microsoft Bot Framework. De AI-102 cursus gebruikt C # of Python als programmeertaal.

Deze training vervangt de AI-100 training en bereid je voor op de Azure Artificial Intelligence certificering.

Na deze training kan je:

  • Maak, configureer, implementeer en beveilig je Azure Cognitive Services
  • Integreer je spraakdiensten
  • Integreer je tekstanalyse

Voor wie is de training AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Examen) (Binnenkort beschikbaar) geschikt?

Deze AI-102 training is bedoeld voor Software-ingenieurs die zich bezighouden met het bouwen, beheren en implementeren van AI-oplossingen die gebruikmaken van Azure Cognitive Services, Azure Cognitive Search en Microsoft Bot Framework.

Onderdelen van de training AI-102 Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution (AI-102 Examen) (Binnenkort beschikbaar)?

Module 1: Introduction to AI on Azure

Artificial Intelligence (AI) is increasingly at the core of modern apps and services. In this module, you'll learn about some common AI capabilities that you can leverage in your apps, and how those capabilities are implemented in Microsoft Azure. You'll also learn about some considerations for designing and implementing AI solutions responsibly.

Lessons

  • Introduction to Artificial Intelligence
  • Artificial Intelligence in Azure

After completing this module, students will be able to:

  • Describe considerations for creating AI-enabled applications
  • Identify Azure services for AI application development

Module 2: Developing AI Apps with Cognitive Services

Cognitive Services are the core building blocks for integrating AI capabilities into your apps. In this module, you'll learn how to provision, secure, monitor, and deploy cognitive services.

Lessons

  • Getting Started with Cognitive Services
  • Using Cognitive Services for Enterprise Applications

Lab : Get Started with Cognitive Services

Lab : Manage Cognitive Services Security

Lab : Monitor Cognitive Services

Lab : Use a Cognitive Services Container

After completing this module, students will be able to:

  • Provision and consume cognitive services in Azure
  • Manage cognitive services security
  • Monitor cognitive services
  • Use a cognitive services container

Module 3: Getting Started with Natural Language Processing

Natural Language processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that deals with extracting insights from written or spoken language. In this module, you'll learn how to use cognitive services to analyze and translate text.

Lessons

  • Analyzing Text
  • Translating Text

Lab : Analyze Text

Lab : Translate Text

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Text Analytics cognitive service to analyze text
  • Use the Translator cognitive service to translate text

Module 4: Building Speech-Enabled Applications

Many modern apps and services accept spoken input and can respond by synthesizing text. In this module, you'll continue your exploration of natural language processing capabilities by learning how to build speech-enabled applications.

Lessons

  • Speech Recognition and Synthesis
  • Speech Translation

Lab : Recognize and Synthesize Speech

Lab : Translate Speech

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Speech cognitive service to recognize and synthesize speech
  • Use the Speech cognitive service to translate speech

Module 5: Creating Language Understanding Solutions

To build an application that can intelligently understand and respond to natural language input, you must define and train a model for language understanding. In this module, you'll learn how to use the Language Understanding service to create an app that can identify user intent from natural language input.

Lessons

  • Creating a Language Understanding App
  • Publishing and Using a Language Understanding App
  • Using Language Understanding with Speech

Lab : Create a Language Understanding App

Lab : Create a Language Understanding Client Application

Lab : Use the Speech and Language Understanding Services

After completing this module, students will be able to:

  • Create a Language Understanding app
  • Create a client application for Language Understanding
  • Integrate Language Understanding and Speech

Module 6: Building a QnA Solution

One of the most common kinds of interaction between users and AI software agents is for users to submit questions in natural language, and for the AI agent to respond intelligently with an appropriate answer. In this module, you'll explore how the QnA Maker service enables the development of this kind of solution.

Lessons

  • Creating a QnA Knowledge Base
  • Publishing and Using a QnA Knowledge Base

Lab : Create a QnA Solution

After completing this module, students will be able to:

  • Use QnA Maker to create a knowledge base
  • Use a QnA knowledge base in an app or bot

Module 7: Conversational AI and the Azure Bot Service

Bots are the basis for an increasingly common kind of AI application in which users engage in conversations with AI agents, often as they would with a human agent. In this module, you'll explore the Microsoft Bot Framework and the Azure Bot Service, which together provide a platform for creating and delivering conversational experiences.

Lessons

  • Bot Basics
  • Implementing a Conversational Bot

Lab : Create a Bot with the Bot Framework SDK

Lab : Create a Bot with Bot Framework Composer

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Bot Framework SDK to create a bot
  • Use the Bot Framework Composer to create a bot

Module 8: Getting Started with Computer Vision

Computer vision is an area of artificial intelligence in which software applications interpret visual input from images or video. In this module, you'll start your exploration of computer vision by learning how to use cognitive services to analyze images and video.

Lessons

  • Analyzing Images
  • Analyzing Videos

Lab : Analyze Images with Computer Vision

Lab : Analyze Video with Video Indexer

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Computer Vision service to analyze images
  • Use Video Indexer to analyze videos

Module 9: Developing Custom Vision Solutions

While there are many scenarios where pre-defined general computer vision capabilities can be useful, sometimes you need to train a custom model with your own visual data. In this module, you'll explore the Custom Vision service, and how to use it to create custom image classification and object detection models.

Lessons

  • Image Classification
  • Object Detection

Lab : Classify Images with Custom Vision

Lab : Detect Objects in Images with Custom Vision

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Custom Vision service to implement image classification
  • Use the Custom Vision service to implement object detection

Module 10: Detecting, Analyzing, and Recognizing Faces

Facial detection, analysis, and recognition are common computer vision scenarios. In this module, you'll explore the user of cognitive services to identify human faces.

Lessons

  • Detecting Faces with the Computer Vision Service
  • Using the Face Service

Lab : Detect, Analyze, and Recognize Faces

After completing this module, students will be able to:

  • Detect faces with the Computer Vision service
  • Detect, analyze, and recognize faces with the Face service

Module 11: Reading Text in Images and Documents

Optical character recognition (OCR) is another common computer vision scenario, in which software extracts text from images or documents. In this module, you'll explore cognitive services that can be used to detect and read text in images, documents, and forms.

Lessons

  • Reading text with the Computer Vision Service
  • Extracting Information from Forms with the Form Recognizer service

Lab : Read Text in Images

Lab : Extract Data from Forms

After completing this module, students will be able to:

  • Use the Computer Vision service to read text in images and documents
  • Use the Form Recognizer service to extract data from digital forms

Module 12: Creating a Knowledge Mining Solution

Ultimately, many AI scenarios involve intelligently searching for information based on user queries. AI-powered knowledge mining is an increasingly important way to build intelligent search solutions that use AI to extract insights from large repositories of digital data and enable users to find and analyze those insights.

Lessons

  • Implementing an Intelligent Search Solution
  • Developing Custom Skills for an Enrichment Pipeline
  • Creating a Knowledge Store

Lab : Create an Azure Cognitive Search solution

Lab : Create a Custom Skill for Azure Cognitive Search

Lab : Create a Knowledge Store with Azure Cognitive Search

After completing this module, students will be able to:

  • Create an intelligent search solution with Azure Cognitive Search
  • Implement a custom skill in an Azure Cognitive Search enrichment pipeline
  • Use Azure Cognitive Search to create a knowledge store
Algemeen

Wij kunnen trainingen op deze manier aanbieden door onze unieke Active Learning methode. Je zit in een klas met maximaal 8 cursisten en wordt begeleid door één van de beste trainers op het betreffende vakgebied. Waar mogelijk wordt de leerstof klassikaal behandeld, maar het grootste deel van de training wordt individueel benaderd. Dit heeft als voordeel dat je in je eigen tempo kunt werken en alleen aandacht besteedt aan die onderdelen waar je training voor nodig hebt. Op deze manier is het mogelijk om tot 40% voordeliger te trainen.

Nee, er is een computer geïnstalleerd, er ligt een boek en een kladblok met pen. Koffie, thee en lunch is inclusief.
Evt. kun je wel een werkelijke situatie uit je dagelijkse werkzaamheden bespreken tijdens de training.

Je kunt altijd contact met ons opnemen. Als je de contactgegevens van je trainer hebt, kun je hem of haar een e-mail sturen met de betreffende screendumps en of bijlages. Als je geen contactgegevens hebt van je trainer, kun je natuurlijk ook je e-mail sturen naar info@master-it.nl. Je mail wordt dan doorgestuurd.

Examen

Iedere cursist is natuurlijk anders. Wij raden aan om na de training rekening te houden met zo’n 30 tot 45 uur zelfstudie.

Volg een training, lees het boek nog eens door, bouw een eigen systeem na, oefen met behulp van goedgekeurde oefenexamens (geen braindumps), analyseer de foute antwoorden, gebruik internet hiervoor; zoek op Youtube en internet naar extra materiaal en demo filmpjes.

Als je meerdere keren 80% van de oefenvragen goed hebt, zonder dat je ze uit je hoofd kent.

Dit kan dagelijks op verschillende locaties in het land. Klik onderaan op de pagina op "Examen plannen" om meer informatie te krijgen over het inplannen van een examen.

Na de eerste keer zakken, kan het examen herkanst worden na één week. En als je voor de tweede keer zakt, na twee weken. De derde keer, na drie weken en zo telkens verder. Als je 6 keer gezakt bent voor een examen in 1 jaar, moet je een jaar wachten (dit laatste geldt dus niet als je dit jaar 4 keer bent gezakt en het jaar daarvoor 2 keer, dan heb je nu dus nog 2 kansen dit jaar).

Het herexamen kan ook via de website aangevraagd worden zoals het eerste examen.

Dat is het praktische deel. Wat betreft de inhoud: Blijf positief, zie het examen als een echt oefenexamen. Schrijf, zo snel mogelijk, op met welke soort vragen je moeite had of hebt moeten gokken. Dit zijn de punten waarop je nog extra moet oefenen. Laat het dan even rusten voor een paar dagen. Begin daarna weer met je studie. Focus niet alleen op de zaken die je niet wist maar geef ze wel extra aandacht.

8.5
Martijn Avis volgde de training Software Development Fundamentals
Prima faciliteiten, goed bereikbaar en uitstekende ondersteuning van de verschillende trainers. Ik ben ervan overtuigd dat deze training mij enorm gaat helpen bij mijn werkzaamheden en bij het vinden van een mooie positie.

Deze training is onderdeel van de certificering AI Engineer

Voorkennis

Voor deze training heb je:

  • Kennis van Microsoft Azure
  • Kennis van C # of Python
    Bekendheid met JSON- en REST-programmeringssemantiek
Examen

Master it Training is met een 8.5 de hoogst gewaardeerde IT opleider van Nederland gebaseerd op 72 reviews op