Azure AI Services for Developers

מבוא ל Azure AI Services

• • • סקירה של – Azure Microsoft
    • מיפוי שירותי – Azure-ב AI
    • Azure Cognitive Services
    • Azure OpenAI Service
    • Azure Machine Learning
    • מתי לבחור שירות מנוהל לעומת מודל מותאם אישית

API מוכן לשימוש עם תובנות ממוכנות מתוך Azure Cognitive Services

• • • Computer Vision, Face API, OCR
    • Speech to Text / Text to Speech
    • Text Analytics & Language Understanding (LUIS)
    • הדגמה: יצירת שירות לזיהוי רגשות מטקסט :on-Hands

Azure Open AI Service – שילוב GPT בפתרונות עסקיים

• • • היכרות עם Azure Open AI: הבדל מול Open AI
    • הקצאת משאבים ,הרשאות ואבטחה
    • שימוש במודולים GPT, Codex, Embeddings))
    • הדגמה חיה :בניית בוט מבוסס -4GPT

פיתוח מודלים מותאמים אישית –Azure Machine Learning

• • • Azure ML Workspaces, Datasets, Pipelines
    • AutoML
    • Responsible AI
    • הדגמה: אימון מודל סיווג תמונות בעזרת Azure ML

חיבור בין רכיבי AI לאפליקציה אמיתית

• • • שילוב בין Cognitive Services, OpenAI ו-Azure Functions
    • שימוש ב Azure Logic Apps ו- וPower Automate
    • דוגמה מלאה: מערכת המלצות מבוססת GPT וניתוח רגשות.

פתרון של פריסה ו Deployment ב- Azure AI

• • • Web Apps, Containers ו-API Management
    • Monitoring עם Application Insights
    • אבטחה: Azure Key Vault, Network restrictions
    • CI/CD לפרויקטיAI  (GitHub Actions / Azure DevOps)

Best Practice, טעויות נפוצות ומקרי בחון מהשטח

• • • עקרונות Responsible AI
    • מתי לא להשתמש ב AI?
    • סיפור לקוח: אינטגרציה של Azure AI בארגון בריאות