Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-901) (อบรมพร้อมสอบ)

Digital Technology & AI

หลักสูตร Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-901) (อบรมพร้อมสอบ)

ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบสารสนเทศ การวิเคราะห์ข้อมูล การให้บริการลูกค้า ตลอดจนการสร้างนวัตกรรมใหม่ให้กับองค์กรในทุกภาคส่วน โดยเฉพาะการเติบโตของ Generative AI และ Large Language Models (LLMs) ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและสร้างโอกาสทางธุรกิจได้อย่างกว้างขวาง

Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์ม Cloud Computing ชั้นนำที่ให้บริการด้าน Artificial Intelligence อย่างครบวงจร ตั้งแต่บริการด้าน Computer Vision, Natural Language Processing, Speech AI, Document Intelligence ตลอดจน Azure AI Foundry ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการพัฒนา ทดสอบ และนำโมเดลปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานจริงอย่างมีประสิทธิภาพ

หลักสูตร Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-901) ได้รับการออกแบบตามแนวทางของ Microsoft เพื่อสร้างความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดด้าน Artificial Intelligence หลักการ Responsible AI ตลอดจนบริการต่าง ๆ ของ Azure AI และการประยุกต์ใช้ Generative AI ในการพัฒนาโซลูชันสมัยใหม่ โดยผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้ผ่านการบรรยาย การสาธิต และการฝึกปฏิบัติบน Microsoft Azure เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการสอบ Microsoft Certified Azure AI Fundamentals (AI-901) และสามารถนำองค์ความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการทำงานหรือศึกษาต่อยอดด้าน Artificial Intelligence ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ระยะเวลา 12 ชั่วโมง

อบรม 2 วัน | 9.00 น. - 16.00 น.

ระดับ Intermediate

ระดับความรู้ขั้นปานกลาง

ประกาศนียบัตรที่เกี่ยวข้อง

Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-901)

ราคา

9,000 บาท

ตารางอบรม

Onsite Online Hybrid Confirm

24-25 สิงหาคม 2569 ลงทะเบียนรอบนี้

19-20 ตุลาคม 2569 ลงทะเบียนรอบนี้

เนื้อหาการอบรม

  • Part 1 Identify AI concepts and capabilities
    • Module 1 Describe principles of responsible AI
      • Describe considerations for fairness in an AI solution
      • Describe considerations for reliability and safety in an AI solution
      • Describe considerations for privacy and security in an AI solution
      • Describe considerations for inclusiveness in an AI solution
      • Describe considerations for transparency in an AI solution
      • Describe considerations for accountability in an AI solution
    • Module 2 Identify AI model components and configurations
      • Describe how generative AI models work
      • Identify an appropriate AI model, based on capabilities
      • Identify appropriate model deployment options and configuration parameters
    • Module 3 Identify AI workloads
      • Identify scenarios for common AI workloads, including generative and agentic AI, text analysis, speech, computer vision, and information extraction
      • Describe common text analysis techniques, including keyword extraction, entity detection, sentiment analysis, and summarization
      • Identify features and capabilities of speech recognition and speech synthesis
      • Identify features and capabilities of computer vision and image-generation models
      • Identify techniques to extract information from text, images, audio, and videos
  • Part 2 Implement AI solutions by using Microsoft Foundry
    • Module 4 Implement generative AI apps and agents by using Foundry
      • Create effective system and user prompts for generative AI models
      • Deploy a model and interact with it in the Foundry portal
      • Create a lightweight chat client application by using the Foundry SDK
      • Create and test a single-agent solution in the Foundry portal
      • Create a lightweight client application for an agent
    • Module 5 Implement AI solutions for text and speech by using Foundry
      • Build a lightweight application that includes text analysis
      • Respond to spoken prompts by using a deployed multimodal model
      • Build a lightweight application by using Azure Speech in Foundry Tools
    • Module 6 Implement AI solutions with computer vision and image-generation capabilities by using Foundry
      • Interpret visual input in prompts by using a deployed multimodal model
      • Create new visual outputs by using generative models
      • Build a lightweight application that includes vision capabilities
    • Module 7 Implement AI solutions for information extraction by using Foundry
      • Extract information from documents and forms by using Azure Content Understanding in Foundry Tools
      • Extract information from images by using Content Understanding
      • Extract information from audio and video by using Content Understanding
      • Build a lightweight application with information extraction capabilities by using Content Understanding

ตารางอบรม

Onsite Online Hybrid Confirm

24-25 สิงหาคม 2569 ลงทะเบียนรอบนี้

19-20 ตุลาคม 2569 ลงทะเบียนรอบนี้