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training course of Microsoft Azure

回答

微软 AI 初学者入门课程不包括以下内容:

  1. 人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《面向商业用户的人工智能学习》、《人工智能商学院》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。
  2. 经典机器学习。这在我们的《机器学习入门课程》中有详细介绍。
  3. 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《视觉》、《自然语言处理》、《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等。

特定的机器学习云框架,例如Azure Machine LearningMicrosoft Fabric,或Azure Databricks。如有需要,考虑以下课程:《使用 Azure Machine Learning 构建和运行机器学习解决方案》、《使用 Azure Databricks 构建和运行机器学习解决方案》。

对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《创建对话式人工智能解决方案》,你也可以参考这篇博文了解更多详情。

深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。

如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《在 Azure 上开始使用人工智能》课程。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

微软AI初学者入门课程

本课程不包括以下内容:人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《[面向商业用户的人工智能学习](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[人工智能商学院](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/transform-your-business-with-microsoft-ai/)》(和欧洲工商管理学院INSEAD共同开发)。经典机器学习。这在我们的《[机器学习入门课程](https://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)》中有详细介绍。使用Azure认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《[视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-computer-vision-solutions-azure-ai/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure OpenAI服务的生成式人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)》等。

微软AI初学者入门课程

特定的机器学习云框架。例如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste),[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum),或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。如有需要,考虑以下课程:《[使用Azure Machine Learning构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/explore-azure-machine-learning-workspace/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》、《[使用Azure Databricks构建和运行机器学习解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》。对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《[创建对话式人工智能解决方案](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》,你也可以参考[这篇博文](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多详情。

微软AI初学者入门课程

深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在https://www.deeplearningbook.org/上获取。如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《[在Azure上开始使用人工智能](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)》课程。

其他人在问
如何使用copilot for Microsoft 365
使用 Microsoft 365 Copilot 可以通过以下方式: Microsoft 365 Copilot 是微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。 用户可以通过聊天的形式告知 Copilot 自己的需求,比如数据分析或格式创建等任务,Copilot 会自动完成这些任务。 但需要注意的是,使用该功能需订阅 Microsoft 365。 另外,关于 Excel 的 AI 功能,目前还有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力: Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Formula Bot:提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI:这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-26
如何启用copilot for Microsoft 365
微软将于 12 月 1 日在中国大陆免费为企业和教育机构提供 Copilot 功能,Copilot AI 模型支持联网获取数据,免费提供但需订阅 Microsoft 365。 微软在 3 月 16 号发布了将 GPT4 集成到 Office 套件中的一体化解决方案 Copilot。Copilot 以两种方式集成到 Microsoft 365 中,它与用户并肩作战,嵌入到用户每天使用的 Microsoft 365 应用程序中,如 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等,以释放创造力、提升生产力和技能。比如用户甚至可以要求它根据 Word 文档直接生成一个 10 张幻灯片的 PPT,或者分析或格式化 Excel 数据。
2024-09-26
什么是Microsoft Copilot
Microsoft Copilot 是微软推出的一系列智能助手服务。 Copilot Personal 是经典的 Copilot,在 GPT4o 的加持下,能了解您玩游戏等情况。之前 OpenAI 的发布会介绍过类似能力,如今已应用在电脑上。 Team Copilot 是新升级的版本,能在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用,预计 2024 年底正式推出。在工作中,它可以充当会议主持人,管理议程并记录会议笔记,提升讨论效率,会议中的任何人都可以共同编辑笔记;也可以作为团队合作者,在聊天中帮助突出重要信息、跟踪任务和解决未决问题;还能作为项目经理,确保项目顺利进行,创建和分配任务、跟踪截止日期,并在需要团队成员输入时提醒他们。 Microsoft Copilot Studio 非常震撼,改变了整个 Agent 生态的玩法,能让一切电脑上的行为实现自动化。例如,一个“订单处理”Copilot 可以处理从接单、订单处理、智能推荐替代缺货商品到发货的全过程。这个功能也将在今年年底正式推出。 此外,还有 Copilot Connectors,通过它,Copilot 可以和企业的数据结合起来,使用各种数据源,比如公共网站、SharePoint、OneDrive、Microsoft Dataverse 表、Microsoft Fabric OneLake(今年推出)、Microsoft Graph 以及流行的第三方应用。 “Copilot”一词原本在航空领域指的是飞行员的助手或副驾驶,在飞行中协助主驾驶进行飞行操作。在 AI 领域,这个词被用来形象地描述 AI 的角色和功能,强调其作为智能助手协助用户完成各种任务、提供信息、解答问题甚至进行创新性内容创作的能力,使用户的工作或生活更加便捷高效。例如,Microsoft Copilot 可以进行智能对话、提供信息、帮助用户创作内容等。
2024-09-26
有和Microsoft office 搭配较好的ai工具推荐吗?
有许多 AI 工具可以与 Microsoft Office 配合使用,以下是其中几种: 1. ChatGPT:这是目前功能最强大的人工智能写作工具之一,可以在 Bing 上免费访问,也可以通过购买 ChatGPT 的订阅来访问。它可以直接集成到常见的办公应用程序中,如 Microsoft Office 和 Google Docs。 2. Claude 2:这是一款紧随 ChatGPT 之后的人工智能写作工具,也提供了有限的免费选项。 3. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,它新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot:这是微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天的形式,用户可以告知 Copilot 他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot 将自动完成这些任务。 5. Formula Bot:这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2024-05-15
请用简单易懂的语言讲一下pre-training
预训练(pretraining)的目标是让模型学习一种语言模型,用于预测文本序列中的下一个单词。训练数据通常是互联网上的大量文本。模型从这些文本中学习词汇、语法、事实以及某种程度的推理能力。这个阶段结束后,模型可以生成一些有意义且语法正确的文本,但可能无法理解具体任务的需求。
2024-04-23
Azure是什么
Azure 是微软提供的一系列云计算服务和平台。它涵盖了多个方面,包括但不限于以下内容: 认知服务:用于创建实用的人工智能应用,如视觉、自然语言处理等。 特定的机器学习云框架,如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric、Azure Databricks 等,可用于构建和运行机器学习解决方案。 在人工智能的商业应用方面也有相关课程和资源。
2024-10-30
关于azure的申请,创建实例的时候选择哪一个区域?
选择Azure(微软的云计算服务平台)的区域(Region)时,应考虑以下几个因素: 1. 地理位置:选择最靠近目标用户的区域,以减少延迟并提高应用程序的响应速度。 2. 合规性要求:如果业务需要遵守特定国家或地区的数据保护法规,应选择该地区的数据中心。 3. 服务可用性:某些Azure服务可能只在特定的区域中提供。确保所需的服务在所选区域可用。 4. 成本效益:不同区域的定价可能有所不同,可以根据成本效益进行选择。 5. 冗余和备份:如果业务需要跨区域的冗余,可以考虑选择一个区域作为主数据中心,另一个作为备份。 6. 数据中心的可靠性:了解不同区域数据中心的可靠性和性能记录。 7. 未来发展:考虑业务扩展的可能性,选择一个能够支持未来增长的区域。 8. 网络连接:如果需要与其他云服务或本地数据中心连接,选择一个提供最佳网络连接的区域。 9. 市场接近度:如果服务面向特定市场,选择一个靠近该市场的区域可以提高服务质量。 10. Azure状态:查看Azure状态页面,了解不同区域的当前状态和历史性能。 通常,Azure平台会提供一个界面,允许用户根据上述因素选择最合适的区域。如果没有特定要求,可以选择默认推荐或者最常用的区域,如“西欧”、“东美国”或“东南亚”等。在创建实例之前,最好先在Azure官网上查看最新的服务可用性和区域信息。
2024-04-18