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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM BETRIEBLICHEN EINSATZ:
AI-SERVICES von MICROSOFT AZURE schnell und effizient nutzen

 Zuschnitt! Sie nennen uns Ihre Themen!

Automatisierungen schaffen Freiräume, indem Routinetätigkeiten automatisiert werden.

Termine: 4. April 2025

LERNZIELE UND AGENDA

Hinweise zum Seminar: da die aktuelle technologische Entwicklung recht schnell aktuell voranschreitet, bieten wir nur einen Termin im ersten Halbjahr 2025 an und schauen dann, ob eine Modifikation der Inhalte an neue Gegebenheiten notwendig ist :-)

Ziele:

  • Kurze Einführung in die Microsoft Azure Plattform

  • Übersicht über die auf der Azure Plattform zur Verfügung stehenden KI-Module: Bilder, Sprache, Text, OCT etc.

  • Das Azure KI Studio als Plattform zur Entwicklung von Bereitstellung von KI-Lösungen

  • Nutzen des Computer Vision Moduls zur Klassifikation von Bildern

  • Klassifikation auf Basis eigener Bilder: Training

  • Sprache und Text: Text-to-Speech und Speech-to-Text-Module

  • Eingescannte Texte: OCR-Reader nutzen

  • Verarbeiten natürlicher Sprache: Hier steht das open.ai-Studio zur Verfügung, das genutzt werden kann.

  • Schnittstelle zu ihren Anwendungen: Einbinden in eigene Prozesse mittels REST-API

WORKSHOP

Sie nennen uns Ihre Themen!

   Preis auf Anfrage   

zzgl. gesetzlicher USt und ggf. Reisekoste

Alle Inhalte des Workshops werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.

Gerne führen wir den Workshop bei Ihnen vor Ort, in Wiesbaden oder online durch.

Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 60,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)

Modul 1: Einführung in AI

In diesem Modul lernen Sie die gängigen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (AI) und die verschiedenen Arten der mit AI verbundenen Workload kennen. Anschließend werden Überlegungen und Prinzipien für eine verantwortungsvolle AI-Entwicklung untersucht.

Lektionen:

  • Artificial Intelligence in Azure

  • Verantwortliche AI

Labs:

  • Nutzen des Azure KI Anomalie Detektors

Modul 3: Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der AI, in dem es darum geht, die Welt visuell durch Bilder, Videodateien und Kameras zu verstehen. In diesem Modul lernen die Teilnehmer verschiedene Computer Vision-Techniken und -Services kennen.

Lektionen:

  • Computer Vision-Konzepte

  • Computer Vision in Azure

Labs:

  • Erkunden maschinellen Sehens

  • Klassifizieren von Bildern mit Azure Custom Vision

  • Objekterkennung mit Azure Custom Vision

  • Gesichtserkennung

  • Optische Zeichenerkennung mit der Lese-API

  • Automatisierte Belegerkennung: Analysen von Belegen mit der Formularerkennung

Modul 5: Dialogorientierte AI

Mit dialogorientierter AI können Benutzer über Kommunikationskanäle wie E-Mail, Webchat-Schnittstellen, soziale Medien und andere einen Dialog mit einem AI-Agenten oder bot führen. Dieses Modul beschreibt einige Grundprinzipien für die Arbeit mit Bots und bietet ihnen die Möglichkeit, einen Bot zu erstellen, der intelligent auf Benutzerfragen antworten kann.

Lektionen:

  • Dialogorientierte AI-Konzepte

  • Dialogorientierte AI in Azure

Modul 2: Machine Learning

Maschinelles Lernen ist die Grundlage für moderne AI-Lösungen. In diesem Modul lernen die Teilnehmer einige grundlegende Konzepte für maschinelles Lernen kennen und erfahren, wie man den Azure Machine Learning-Service zum Erstellen und Veröffentlichen von Modellen für maschinelles Lernen verwenden.

Lektionen:

  • Einführung in das maschinelle Lernen

  • Azure Machine Learning

Labs:

  • Automatisiertes Erstellen eines Modells in Azure Machine Learning

  • Erstellen eines Regressionsmodells mit Azure Machine Learning Designer

  • Erstellen eines Klassifikationsmodells mit Azure Machine Learning Designer

  • Erstellen eines Clustermodells mit Azure Machine Learning Designer

Modul 4: Verarbeitung natürlicher Sprache

Dieses Modul beschreibt Szenarien für AI-Lösungen, die geschriebene und gesprochene Sprache verarbeiten können. Sie lernen Azure-Services kennen, mit denen Sie Lösungen erstellen können, die Text analysieren, Sprache erkennen und synthetisieren, zwischen Sprachen übersetzen und Befehle interpretieren.

Labs:

  • Erkunden der Textanalyse

  • Erkunden von Sprache mit den Sprachfeatures von Azure

  • Übersetzen von Text und Sprache mit Azure KI Services

  • Erstellen eines Sprachmodells mit Azure KI Language: Nutzen von Language Understanding

  • Erstellen eines Bots mit Azure KI Language und Azure KI Bot Service: Implementieren eines Bots basierend auf FAQ-Texten (oder AGBs)

INHALT

 

Automatisierungen schaffen Freiräume, indem Routinetätigkeiten automatisiert werden. Routinetätigkeiten sollten von Computern erledigt werden, da diese das viel besser als Menschen können. So können wir uns wieder unseren eigentlichen Aufgaben zuwenden: Dem Kundenkontakt, dem Entwerfen von Lösungen und vielem mehr.

Microsoft stellt mit der Robotic Process Automation (RPA) schon ein sehr mächtiges Instrument zur Automatisierung bereit. Daneben hat Microsoft die Cognitive Services geschaffen. Dabei stehen Module zur automatischen Anomalie-Erkennung in Daten bereit, Tools zum Einsatz von maschinellem Sehen (Computer Vision), Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing), hier können auch Chatbots erstellt werden und Tools zum visuellen Erstellen von Machine Learning Modellen, inklusive Deployment.

So ist es möglich, mit der Robotic Process Automation ein Feld mit der Rechnungsnummer in einer Rechnung automatisch zu erfassen und für die Weiterverarbeitung bereit zu stellen. Die Cognitive Services bieten aber noch mehr: Hier kann das Dokument zuerst eingescannt und aufbereitet werden, danach können dann mit den Cognitive Services die Rechnungsnummer erfasst werden, auch wenn diese gar nicht exakt geschrieben ist. Auch ist es möglich, mit den Cognitive Services weitere Inhalte des Dokuments zu erfassen. Die Cognitive Services lassen sich eigenständig nutzen, können aber auch in die Robotiv Process Automation übernommen werden.

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