Создание решений мультимодального анализа с помощью Azure Content Understanding
Узнайте, как извлекать структурированные данные из неструктурированного текста, изображений, видео и аудио с помощью Azure Content Understanding для управления современными приложениями AI.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Организации заполняются неструктурированными данными в различных форматах, от сканированных документов и изображений до аудиозаписей и видео. Для получения значимых выводов из этих разнообразных источников традиционно требовалось множество сложных моделей машинного обучения.
Этот курс направляет вас через лазурное понимание содержания, унифицированная служба конструированная извлечь структурированные схемы от мультимодального содержания. Вы узнаете, как определять пользовательские схемы, обрабатывать различные медиа-ресурсы и интегрировать извлеченные структурированные данные в современные приложения, такие как поисковые системы и генеративные конвейеры ИИ.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции мультимодального ИИ и анализа контента
- Настройте лазурное понимание содержания для того чтобы обработать текст, изображения, аудио, и видеофайлы
- Определение пользовательских схем для извлечения конкретных полей, таблиц и пар ключ-значение
- Примените шаблоны разработки API-первого уровня для интеграции извлечения контента в ваши приложения
- Структурировать извлекаемые данные для поддержки передовых систем генерации данных с дополнением методом поиска (ДДП)
- Практика разработки надежных схем для реальных документов и медиа-потоков
Курс начинается с фундаментальных определений мультимодального анализа и архитектуры службы Azure, прежде чем перейти к практическому проектированию схемы и методам интеграции API. Благодаря четким, пошаговым письменным объяснениям и примерам кода вы построите прочную основу для автоматизации поглощения контента.
Этот курс предназначен для начинающих разработчиков, аналитиков данных и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят научиться мультимодальному извлечению данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Azure AI Services, хотя знакомство с основными навыками программирования будет полезным.
Начните читать сегодня, чтобы разблокировать скрытую ценность в ваших неструктурированных документах и медиа.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 36 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Разработка приложений с LangChain
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство