MICROSOFT AZURE AI FOUNDRY – DESENVOLVER APLICAÇÕES DE IA GENERATIVA

Objetivos da formação

• Compreender os fundamentos da IA generativa e os serviços de IA disponíveis no Microsoft Azure
• Desenvolver aplicações de IA generativa com modelos de linguagem, utilizando o Azure AI Foundry e o respetivo SDK
• Implementar soluções baseadas em RAG (Retrieval Augmented Generation) com dados próprios, recorrendo ao Azure AI Search
• Selecionar, otimizar e avaliar modelos de linguagem, garantindo desempenho e qualidade das respostas
• Conceber e implementar soluções de IA generativa responsáveis, identificando, medindo e mitigando potenciais riscos

Duração da formação

Programa da formação

Planear e preparar o desenvolvimento de soluções de IA no Azure

• O que é a IA?
• Serviços de IA no Azure
• Azure AI Foundry
• Ferramentas de desenvolvimento e SDK
• IA responsável

Exemplos de exercícios práticos

• Explorar o portal Azure AI Foundry
• Selecionar e implementar modelos a partir do catálogo de modelos no portal Azure AI Foundry

Explorar modelos de linguagem no catálogo de modelos

• Implementar um modelo num endpoint
• Melhorar o desempenho de um modelo de linguagem

Exemplos de exercícios práticos

• Explorar, implementar e conversar com modelos de linguagem

Desenvolver uma aplicação de IA com o SDK Azure AI Foundry

• O que é o SDK Azure AI Foundry?
• Utilizar ligações de projeto
• Criar um cliente de conversação

Exemplos de exercícios práticos

• Criar uma aplicação de conversação de IA generativa

Introdução aos fluxos de prompts para desenvolver aplicações de modelos de linguagem no Azure AI Foundry

• Compreender o ciclo de vida do desenvolvimento de uma aplicação LLM (Large Language Model)
• Compreender os principais componentes e explorar tipos de fluxos
• Explorar conexões e runtimes
• Explorar variantes e opções de monitorização

Exemplos de exercícios práticos

• Começar a utilizar fluxos de prompts

Desenvolver uma solução baseada em RAG com os seus próprios dados utilizando Azure AI Foundry

• Compreender como ancorar o modelo de linguagem
• Tornar os dados pesquisáveis
• Criar uma aplicação cliente baseada em RAG
• Implementar RAG num fluxo de consulta

Exemplos de exercícios práticos

• Criar uma aplicação de IA generativa que utiliza os seus próprios dados

Ajustar um modelo de linguagem com Azure AI Foundry

• Compreender quando ajustar um modelo
• Preparar os dados para otimização de um modelo de conversação
• Explorar a otimização de modelos de linguagem no Azure AI Studio

Exemplos de exercícios práticos

• Otimizar um modelo base utilizando Azure AI Foundry

Implementar uma solução de IA generativa responsável com Azure AI Foundry

• Planear uma solução de IA responsável
• Identificar danos potenciais
• Medir danos potenciais
• Mitigar danos potenciais
• Explorar uma solução de IA responsável

Exemplos de exercícios práticos

• Explorar filtros de conteúdo no Azure AI Studio

Avaliar o desempenho de aplicações de IA generativa no portal Azure AI Foundry

• Avaliar o desempenho do modelo
• Avaliar manualmente o nível de desempenho
• Avaliações automatizadas

Exemplos de exercícios práticos

• Avaliar o desempenho da sua aplicação de IA generativa

Nota: O conteúdo deste programa pode ser objeto de adaptação em função dos níveis, pré‑requisitos e necessidades dos participantes.

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.