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Microsoft Azure AI 認知服務基礎必修課-使用C#(含MCF AI-900國際認證模擬試題)
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- 作者： 蔡文龍, 何嘉益, 張志成, 張力元編著
- 出版社：碁峰資訊
- 出版年：2022
- ISBN：9786263243101
- EISBN：9786263243620 PDF
- 格式：PDF,JPG
- 頁數：370
- 附註：原紙本書ISBN: 9786263243101 附錄: MCF AI-900人工智慧基礎國際認證模擬試題 本電子書含光碟資料,購買/借閱後請至個人書房下載(租書不含光碟資料)
體貼初學者學習Azure AI認知服務的流程！
AI認知服務功能介紹 ->認知服務申請 ->語法解說 ->AI範例實作
■ 內容涵蓋MCF AI-900人工智慧基礎國際認證知識與開發實作
人工智慧工作負載與負責任AI、Azure電腦視覺功能、Azure自然語言處理功能、Azure交談式AI功能、Azure機器學習原理。
■ 專家與教師共同執筆
由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對目前初學者學習Azure人工智慧領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI認知服務進行開發AI應用程式。
■ 內容多元且淺顯易懂
對AI認知服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉AI認知服務的應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對AI更進一步的認識。
■ AI認知服務開發技能
規劃了實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部分析與辨識、語言偵測、文字情感分析、LUIS語言理解、翻譯工具、機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例；且對Azure AI認知服務開發實作的程式碼有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用程式的能力。
■ MFC AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練
認證考試重點融入教材中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末整理MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，進而順利通過認證考試，本書亦是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。
- 第 1 章 Microsoft Azure AI 基本概念：使用人工智慧的開始(第1-1頁)
- 1.1 人工智慧簡介(第1-1頁)
- 1.2 Microsoft Azure AI 簡介(第1-2頁)
- 1.3 模擬試題(第1-16頁)
- 第 2 章 負責任的 AI(第2-1頁)
- 2.1 AI 造成的道德和社會問題(第2-1頁)
- 2.2 了解負責任的 AI(第2-3頁)
- 2.3 申請 Azure 帳戶(第2-10頁)
- 2.4 模擬試題(第2-15頁)
- 第 3 章 探索電腦視覺 (一) 電腦視覺分析(第3-1頁)
- 3.1 電腦視覺簡介(第3-1頁)
- 3.2 電腦視覺服務(第3-5頁)
- 3.3 開發環境與必要條件(第3-12頁)
- 3.4 電腦視覺影像描述開發實作(第3-14頁)
- 3.5 模擬試題(第3-31頁)
- 第 4 章 探索電腦視覺 (二) OCR 與表單辨識器(第4-1頁)
- 4.1 光學字元識別 (OCR)(第4-1頁)
- 4.2 Azure 電腦視覺認知服務讀取文字(第4-6頁)
- 4.3 表單辨識器(第4-7頁)
- 4.4 電腦視覺讀取影像文字開發實作(第4-10頁)
- 4.5 模擬試題(第4-16頁)
- 第 5 章 探索電腦視覺 (三) 自訂視覺(第5-1頁)
- 5.1 自訂視覺簡介(第5-1頁)
- 5.2 影像分類(第5-2頁)
- 5.3 在 Azure 使用影像分類(第5-3頁)
- 5.4 物件偵測(第5-15頁)
- 5.5 在 Azure 使用物件偵測(第5-16頁)
- 5.6 自訂視覺範例實作(第5-25頁)
- 5.7 模擬試題(第5-36頁)
- 第 6 章 探索電腦視覺 (四) 臉部服務(第6-1頁)
- 6.1 臉部服務簡介(第6-1頁)
- 6.2 臉部偵測(第6-2頁)
- 6.3 臉部分析(第6-4頁)
- 6.4 臉部辨識(第6-9頁)
- 6.5 臉部服務開發實作(第6-15頁)
- 6.6 模擬試題(第6-34頁)
- 第 7 章 探索自然語言處理 (一) 文字分析(第7-1頁)
- 7.1 自然語言處理簡介(第7-1頁)
- 7.2 自然語言處理(第7-2頁)
- 7.3 使用語言服務分析文字(第7-5頁)
- 7.4 文字分析開發實作(第7-12頁)
- 7.5 模擬試題(第7-25頁)
- 第 8 章 探索自然語言處理 (二) 對話式 AI(第8-1頁)
- 8.1 對話式 AI 簡介(第8-1頁)
- 8.2 問題與解答對話系統(第8-2頁)
- 8.3 使用對話語言理解建立語言模型(第8-4頁)
- 8.4 使用對話語言理解(第8-6頁)
- 8.5 Azure 機器人服務(第8-9頁)
- 8.6 Language Understanding 開發實作(第8-11頁)
- 8.7 模擬試題(第8-38頁)
- 第 9 章 探索自然語言處理 (三) 語音與翻譯(第9-1頁)
- 9.1 語音辨識與語音合成(第9-1頁)
- 9.2 語音服務功能介紹(第9-6頁)
- 9.3 文字翻譯(第9-8頁)
- 9.4 翻譯服務功能介紹(第9-10頁)
- 9.5 文字翻譯開發實作(第9-12頁)
- 9.6 模擬試題(第9-24頁)
- 第 10 章 Azure 機器學習基本原理(第10-1頁)
- 10.1 機器學習簡介(第10-1頁)
- 10.2 機器學習的工作流程(第10-4頁)
- 10.3 機器學習的模型(第10-11頁)
- 10.4 分類模型(第10-15頁)
- 10.5 迴歸模型(第10-24頁)
- 10.6 叢集模型(第10-28頁)
- 10.7 模擬試題(第10-30頁)
- 第 11 章 Azure 機器學習實作(第11-1頁)
- 11.1 Azure 機器學習服務簡介(第11-1頁)
- 11.2 Azure 機器學習設計工具的工作流程(第11-12頁)
- 11.3 使用 Azure 機器學習設計工具建立模型(第11-17頁)
- 11.4 模擬試題(第11-40頁)
- 附錄 A MCF AI-900 人工智慧基礎國際認證模擬試題(第A-1頁)
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