介绍
欢迎来到以 Azure AI-900 认证为指南针的人工智能核心的变革性探险。
在本指南中，我们将浏览塑造 AI 格局的五个模块：AI 简介、机器学习、计算机视觉、自然语言处理和对话 AI。
无论您是对各种可能性感兴趣的新手，还是渴望利用 AI 潜力的专业人士，这段旅程都有望揭开复杂概念的神秘面纱，探索实际应用，并为您提供自信地参加 AI-900 考试所需的见解。
让我们启航进入人工智能领域，一次一个模块地解开其核心原则。
Azure AI-900 考试格式：分数、时间和问题类型
在准备获得 Azure AI-900 认证时，掌握考试结构对于取得胜利至关重要。考试包含 40 到 60 个问题，每个问题价值多个分数，可容纳 180 分钟的时间范围，涵盖多种问题格式——构建列表、热点区域、活动屏幕、拖放。熟练的时间管理将是您在这段旅程中成功的基石。
在这篇博客中，我将介绍第 1 章 AI 简介 在本博客结束时，您将清楚地了解 AI 的概念及其广泛的应用，为我们探索更具体的 AI 模块奠定基础。
第 1 章：奠定基础 — AI 简介
一个智能是指机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。它涉及创建算法和系统，使机器能够执行通常需要人类智能的任务，例如解决问题、决策、理解自然语言、识别模式和从经验中学习。
简单来说，这就像教计算机像人类一样思考和学习。这是关于让机器变得聪明，这样它们就可以理解事物，解决问题，甚至自己做出决定。就像我们从经验中学习一样，人工智能帮助计算机从数据中学习，以完成通常需要人脑的任务，例如识别图片或理解语言。
让我们谈谈AI的各个方面及其应用：
- *机器学习*是人工智能（AI）和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式并逐步提高其准确性。这是计算机学会自己做事的时候。当他们练习更多的例子时，他们会在任务中做得更好。
它涉及训练计算机从数据中学习并做出预测或决策，而无需为每个场景显式编程。它是许多人工智能应用程序背后的技术，使系统能够随着时间的推移提高其性能。
- *异常*检测 它会自动检测系统中的错误和一些异常活动。这就像教计算机发现数据中的奇怪或不寻常的东西。例如，它可以帮助捕获银行交易中的奇怪行为或机器中的问题。
异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式或数据点的技术。它广泛应用于各个领域，例如欺诈检测、网络安全和工业监控。
- *计算机视觉* 计算机学习理解图片和视频，就像我们一样。他们可以识别人脸、物体，甚至可以从图像中理解场景。
这些任务包括获取、处理、分析和理解数字图像的方法，以及从现实世界中提取高维数据以产生数字或符号信息的方法。
- *自然语言处理 （NLP）* 是一种机器学习技术，使计算机能够解释、操纵和理解人类语言。计算机可以学习理解人类语言。他们可以阅读和理解文本，翻译语言，甚至与人交谈。
NLP专注于使计算机能够理解，解释和生成人类语言。它包括语言翻译、情绪分析、文本摘要和语音识别等任务。
- *对话式人工智能* 这是关于让计算机像人一样说话和聊天。把它想象成有一个聪明的助手，可以和你聊天，理解你在说什么。
对话式人工智能涉及创建系统，通常是聊天机器人或虚拟助手，可以与人类进行自然语言对话。这些系统使用NLP技术来理解用户输入并提供相关响应，使交互更加直观和人性化。
Azure 内部Microsoft解决方案：
在 Azure Microsoft广阔的格局中，有三个强大的解决方案脱颖而出，每个解决方案都为人工智能领域做出了独特的贡献：
- **Azure Machine Learning：**这个全面的平台使您能够构建、部署和管理机器学习模型。它提供了用于数据准备、模型训练和评估的工具，帮助您创建智能应用程序，以进行预测、对数据进行分类并自动执行决策过程。借助 Azure 机器学习，可以利用数据驱动型见解的潜力来增强业务运营。
- 认知服务： 这些预构建的 AI 模型提供了广泛的功能，使您的应用程序能够理解和解释人类语言，识别图像中的人脸、情绪和对象，甚至执行情绪分析。通过将认知服务集成到应用程序中，可以为它们注入高级 AI 功能，从而提供更具吸引力和个性化的用户体验。
- **Azure Bot Services：**通过智能聊天机器人和虚拟代理提升您的客户互动。Azure 机器人服务允许你创建对话 AI 界面，这些界面可以理解自然语言，并可以参与动态的上下文感知对话。这些机器人可以无缝集成到各种渠道中，例如网站、消息传递平台和应用程序，从而增强客户参与度和支持。
