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。
具体描述
好的，以下是针对您的描述，撰写的一份不包含您提供的特定图书内容的图书简介，力求详细且自然。 --- 《云端智能实践：基于C的现代应用开发与服务集成》 内容概要： 本书深入探讨了在当代软件工程实践中，如何利用强大的云服务平台，特别是针对微软生态系统中的核心技术栈，构建高性能、可扩展且智能化的应用程序。本书面向希望将现代编程范式与前沿云技术紧密结合的开发者、系统架构师以及技术爱好者。我们专注于提供一套实用的、从基础理论到高级实践的知识体系，旨在帮助读者构建出能够适应快速变化的市场需求的下一代软件解决方案。 全书结构围绕三个核心支柱展开：现代C编程精进、企业级云基础设施构建、以及面向业务的解决方案集成。 第一部分：C语言的深度探索与现代实践 本部分将重温并深化对C语言最新特性的理解，确保读者能够充分利用.NET平台的现代能力。 1. .NET的演进与性能优化： 我们将详细剖析.NET Core/.NET 5+ 架构的底层机制，包括运行时（CLR）、垃圾回收（GC）的最新改进，以及JIT编译器的优化策略。内容涵盖异步编程模型（`async/await`的底层机制、`ValueTask`的正确使用场景）、Span和Memory在零内存分配编程中的应用，以及如何通过结构化并发（Structured Concurrency）编写更安全、更易维护的异步代码。我们将通过实际的基准测试案例，展示如何识别性能瓶颈并进行有效优化。 2. 泛型与元编程的高级技巧： 超越基础的泛型约束，我们将深入研究约束表达式（Constraints Expressions）、参数化类型（Type Parameters）的高级应用，以及如何在编译时利用表达式树（Expression Trees）生成高性能的代码。此外，反射（Reflection）的替代方案，如Source Generators，将作为关键主题进行讲解，展示如何在编译阶段注入代码，以提高运行时效率并简化代码生成过程。 3. 依赖注入（DI）与配置管理： 清晰地阐述在大型项目中如何设计和实现健壮的依赖注入容器。内容包括生命周期管理（Scoped, Transient, Singleton的精确控制）、配置文件的分层管理（从用户机密到环境配置的自动切换），以及如何在不同的.NET宿主环境（如Worker Service, Web API）中正确配置和使用DI容器。 第二部分：构建高可用性的云基础设施 本部分将聚焦于如何利用云平台提供的强大工具和服务，设计和部署具备弹性、安全性和可观测性的应用架构。 1. 容器化与编排基础： 讲解Docker容器化技术在C应用部署中的优势，包括构建高效的Dockerfile、管理镜像层级，以及处理多阶段构建。随后，我们将介绍Kubernetes（K8s）的基本概念，如Pod、Service、Deployment，并指导读者如何将.NET应用容器安全地部署到云原生环境中。重点关注水平自动伸缩（HPA）的配置与实践。 2. 数据库与数据持久化策略： 讨论关系型数据库（如Azure SQL Database/PostgreSQL）与NoSQL数据库（如Cosmos DB/Redis Cache）的选择标准。我们将详细讲解Entity Framework Core（EF Core）的高级功能，包括查询优化技术（如`AsNoTracking`的正确使用、投影查询）、并发控制机制，以及如何实现数据迁移（Migrations）的自动化流程。 3. 安全性与身份验证机制： 安全是云应用开发的基石。本章将覆盖OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）的核心流程。我们将指导读者如何集成如Azure Active Directory B2C或第三方身份提供商，实现安全的API授权与用户认证。内容还包括API Key管理、令牌验证，以及如何使用云平台提供的密钥保管库（Key Vault）来安全地存储敏感凭证。 第三部分：服务集成与业务逻辑实现 本部分侧重于如何将基础设施与业务需求相结合，通过集成各种平台服务，实现复杂的业务流程自动化和高效的数据处理。 1. 消息队列与事件驱动架构： 理解何时选择同步通信，何时切换到异步消息系统。我们将深入探讨消息队列（如Azure Service Bus/RabbitMQ）的工作原理，包括发布/订阅模式、点对点通信的差异，以及如何设计幂等性的消费者以处理消息重试与死信队列（DLQ）。 2. 性能优化：缓存策略的应用： 缓存是提升系统响应速度的关键。本书将区分不同类型的缓存（如进程内缓存、分布式缓存如Redis）。重点讲解缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等常见问题及其解决方案，并提供在C代码中实现“Cache-Aside”与“Read-Through”模式的具体范例。 3. Web开发模式与高效API构建： 专注于ASP.NET Core Web API的设计哲学。讨论RESTful服务的最佳实践、Minimal APIs与Controller架构的选择，以及如何有效地利用中间件（Middleware）处理跨领域关注点（如日志、跨域请求CORS）。此外，我们将探讨如何利用gRPC协议实现高性能的内部微服务通信。 4. 监控、日志与可观测性： 在复杂的分布式系统中，了解系统运行状态至关重要。本章将指导读者集成现代化的日志框架（如Serilog），并配置分布式追踪系统（如OpenTelemetry）。我们将教授如何设置关键性能指标（KPIs）的仪表盘，并配置警报机制，确保问题在用户感知前被及时发现和解决。 目标读者群体： 具备C基础，希望向云原生开发转型的中级至高级软件工程师。 寻求提升.NET应用架构设计能力的系统分析师。 计划在微软技术栈上部署企业级应用的IT专业人士。 通过本书的学习，读者将不仅掌握构建健壮云应用的技术细节，更能建立起一套系统化的、面向未来需求的软件设计思维。
著者信息
图书目录
第1章 Microsoft Azure AI基本概念：使用人工智慧的開始
1.1 人工智慧簡介
1.2 Microsoft Azure AI簡介
1.3 模擬試題
第2章 負責任的AI
2.1 AI造成的道德和社會問題
2.2 了解負責任的AI
2.3 申請Azure帳戶
2.4 模擬試題
第3章 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析
3.1 電腦視覺簡介
3.2 電腦視覺服務
3.3 開發環境與必要條件
3.4 電腦視覺影像描述開發實作
3.5 模擬試題
第4章 探索電腦視覺(二)OCR與表單辨識器
4.1 光學字元識別 (OCR)
4.2 Azure電腦視覺認知服務讀取文字
4.3 表單辨識器
4.4 電腦視覺讀取影像文字開發實作
4.5 模擬試題
第5章 探索電腦視覺(三)自訂視覺
5.1 自訂視覺簡介
5.2 影像分類
5.3 在Azure使用影像分類
5.4 物件偵測
5.5 在Azure使用物件偵測
5.6 自訂視覺範例實作
5.7 模擬試題
第6章 探索電腦視覺(四)臉部服務
6.1 臉部服務簡介
6.2 臉部偵測
6.3 臉部分析
6.4 臉部辨識
6.5 臉部服務開發實作
6.6 模擬試題
第7章 探索自然語言處理(一)文字分析
7.1 自然語言處理簡介
7.2 自然語言處理
7.3 使用語言服務分析文字
7.4 文字分析開發實作
7.5 模擬試題
第8章 探索自然語言處理(二)對話式AI
8.1 對話式AI簡介
8.2 問題與解答對話系統
8.3 使用對話語言理解建立語言模型
8.4 使用對話語言理解
8.5 Azure 機器人服務
8.6 Language Understanding開發實作
8.7 模擬試題
第9章 探索自然語言處理(三)語音與翻譯
9.1 語音辨識與語音合成
9.2 語音辨識與語音合成
9.3 文字翻譯
9.4 翻譯服務功能介紹
9.5 文字翻譯開發實作
9.6 模擬試題
第10章 Azure機器學習基本原理
10.1 機器學習簡介
10.2 機器學習的工作流程
10.3 機器學習的模型
10.4 分類模型
10.5 迴歸模型
10.6 叢集模型
10.7 模擬試題
第11章 Azure機器學習實作
11.1 Azure機器學習服務簡介
11.2 Azure機器學習設計工具的工作流程
11.3 使用Azure機器學習設計工具建立模型
11.4 模擬試題
附錄A MCF AI-900人工智慧基礎國際認證模擬試題
1.1 人工智慧簡介
1.2 Microsoft Azure AI簡介
1.3 模擬試題
第2章 負責任的AI
2.1 AI造成的道德和社會問題
2.2 了解負責任的AI
2.3 申請Azure帳戶
2.4 模擬試題
第3章 探索電腦視覺(一)電腦視覺分析
3.1 電腦視覺簡介
3.2 電腦視覺服務
3.3 開發環境與必要條件
3.4 電腦視覺影像描述開發實作
3.5 模擬試題
第4章 探索電腦視覺(二)OCR與表單辨識器
4.1 光學字元識別 (OCR)
4.2 Azure電腦視覺認知服務讀取文字
4.3 表單辨識器
4.4 電腦視覺讀取影像文字開發實作
4.5 模擬試題
第5章 探索電腦視覺(三)自訂視覺
5.1 自訂視覺簡介
5.2 影像分類
5.3 在Azure使用影像分類
5.4 物件偵測
5.5 在Azure使用物件偵測
5.6 自訂視覺範例實作
5.7 模擬試題
第6章 探索電腦視覺(四)臉部服務
6.1 臉部服務簡介
6.2 臉部偵測
6.3 臉部分析
6.4 臉部辨識
6.5 臉部服務開發實作
6.6 模擬試題
第7章 探索自然語言處理(一)文字分析
7.1 自然語言處理簡介
7.2 自然語言處理
7.3 使用語言服務分析文字
7.4 文字分析開發實作
7.5 模擬試題
第8章 探索自然語言處理(二)對話式AI
8.1 對話式AI簡介
8.2 問題與解答對話系統
8.3 使用對話語言理解建立語言模型
8.4 使用對話語言理解
8.5 Azure 機器人服務
8.6 Language Understanding開發實作
8.7 模擬試題
第9章 探索自然語言處理(三)語音與翻譯
9.1 語音辨識與語音合成
9.2 語音辨識與語音合成
9.3 文字翻譯
9.4 翻譯服務功能介紹
9.5 文字翻譯開發實作
9.6 模擬試題
第10章 Azure機器學習基本原理
10.1 機器學習簡介
10.2 機器學習的工作流程
10.3 機器學習的模型
10.4 分類模型
10.5 迴歸模型
10.6 叢集模型
10.7 模擬試題
第11章 Azure機器學習實作
11.1 Azure機器學習服務簡介
11.2 Azure機器學習設計工具的工作流程
11.3 使用Azure機器學習設計工具建立模型
11.4 模擬試題
附錄A MCF AI-900人工智慧基礎國際認證模擬試題
图书试读
用户评价
评分
這本書的書名中「認知服務基礎必修課」這個詞彙，給我一種非常強烈的「課程化」與「系統化」的感覺，這正是我目前最需要的。我之前斷斷續續地看了一些關於Azure AI的線上課程，但總覺得缺乏一個清晰的主線或架構，學完東一塊西一塊，知識點之間散落無章。如果這本書能建立起一個清晰的學習路徑，例如從最基礎的身份驗證，到各類核心服務（視覺、語音、語言）的介紹，最後收束到如何整合進一個完整的業務流程，那將是極大的福音。我特別好奇它對於「AI倫理與負責任的AI」在Azure框架下的實踐是如何闡述的。在目前的產業環境中，單純追求技術的強大已經不夠，如何確保我們開發的AI應用是公平、透明且符合法規要求的，是許多企業高層非常重視的議題。如果這本基礎課程能涵蓋這方面的指導方針，哪怕只是一個概括性的介紹，也能讓讀者在未來面對客戶或法規審查時，多一份底氣。總之，我期待的不是一本純粹的程式碼參考手冊，而是一份能幫我建立起完整認知服務知識體系的學習地圖。
评分對於一個長期關注微軟技術棧的開發者來說，每一次看到有這麼厚實的中文技術書籍出現，都忍不住要給予高度的關注。這本書的標題中使用了「MCF AI-900國際認證模擬試題」，這點我非常欣賞，因為它直接拉高了這本書的定位。它不只是一本教學書，更像是為準備考試的戰友們準備的「武器庫」。我們都知道，準備國際認證考試，最怕的就是找不到貼近真實考題風格的練習材料。如果這本書的模擬試題設計得足夠精良，能夠涵蓋到AI-900考試大綱中那些比較刁鑽的知識點，那它的實用價值將會直接翻倍。我希望在講解完基礎概念後，能有足夠的篇幅來對照這些概念是如何體現在模擬試題中的，最好是能針對錯誤選項進行深入解析，告訴讀者「為什麼這個選項是錯的」，而不是簡單地標示答案。這才是真正的教學，教會讀者如何思考，而不是死記硬背。總而言之，這本書如果能做到「理論紮實、實作可行、應試有效」這三個層面，對於想要在Azure AI領域快速建立競爭力的台灣技術人才來說，絕對是不可或缺的一本參考指南，我已經等不及想翻開它，看看那些模擬試題到底有多「硬核」了！
评分這本《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) (電子書)》，光聽書名就讓人心頭一熱，特別是對於我們這些在資訊科技領域打滾，又想在新興AI浪潮中站穩腳跟的台灣工程師來說，簡直是及時雨啊！我最近在研究Azure的各種服務，尤其是Cognitive Services那塊，簡直是包羅萬象，從自然語言處理到電腦視覺，應用場景多到讓人眼花撩亂。不過，光是看微軟的官方文件，那種技術術語的密度和深奧程度，對初學者來說簡直是天書。我特別期待這本書能用更貼近實務、更生活化的例子來闡述這些複雜的概念。畢竟，學程式設計最怕的就是理論一堆，但實際寫起來卻無從下手。如果這本書能把C#的實作流程講得透徹明瞭，讓讀者可以一步步跟著敲出可運行的程式碼，那絕對是無價之寶。我猜測它應該會花很大篇幅去講解如何串接API、如何處理JSON回傳的資料，甚至是如何優化效能，畢竟在企業級應用中，穩定性和效率是王道。我個人對於如何將這些AI能力融入現有的Web或App架構中最感興趣，希望這本書能提供一些高階架構的思考方向，而不僅僅是基礎的API呼叫教學。整體來說，光是書名就預示著它是一本兼具理論深度與實作廣度的乾貨，非常值得期待能為我的Azure學習之路點亮一盞明燈，讓我不再迷失在眾多服務的汪洋大海中。
评分身為一個習慣用C#作為主要開發語言的夥伴，看到這本書主打C#實作，我真的眼睛為之一亮。畢竟，很多雲端AI的教學範例都偏向Python，雖然Python在資料科學領域很強，但對於我們這些根植於.NET生態系的人來說，如果能完全用C#來操作Azure，那開發體驗會順暢太多，不需要在不同語言間來回切換上下文。我猜想，作者一定很用心去對照Azure SDK for .NET的最新版本進行講解，確保我們學到的語法不會馬上過時。此外，電子書的形式也蠻符合現代人的需求，可以隨時在筆電、平板上查閱，這對於經常需要臨時查找語法或配置參數的場景非常方便。我希望在關於「成本管理」和「資源部署」的部分能夠多著墨一些。畢竟在Azure上跑服務，每分每秒都是錢，如果書中能教導如何選擇最適合的定價方案（例如從開發環境的標準層級，到生產環境的高可用性層級），甚至如何撰寫Infrastructure as Code (IaC)來自動化部署Cognitive Services的資源，那這本書的價值就從單純的技術教學，提升到了企業雲端架構規劃的層面。這不僅僅是修練內功，更是學會如何聰明地花錢、有效率地管理資源，這才是成熟工程師的標配。
评分說真的，市面上關於AI的書籍多如牛毛，但真正能把「基礎」和「實務」完美結合的，少之又少。很多書一開始就給你拋一堆數學公式或演算法細節，搞得好像你要去開發一個全新的模型一樣，這對我這種主要是想快速應用現有工具的開發者來說，根本是浪費時間。我希望這本《微軟Azure AI 認知服務基礎必修課》能夠非常務實地聚焦在如何「使用」這些服務。想像一下，如果我能透過幾行C#程式碼，就能讓我的系統具備文字翻譯、情感分析甚至文件OCR的能力，那對於提升我負責的專案價值來說，簡直是爆炸性的提升。尤其提到MCF AI-900認證模擬試題，這點就非常關鍵了，它暗示了這本書的內容組織是緊扣著產業標準和官方認證的框架走的。這意味著我們讀完後，不僅僅是學會寫程式，更是掌握了一套被業界認可的知識體系。我最期待的部分是關於錯誤處理和例外管理的章節，因為在實際的生產環境中，網路延遲、API限流、資料格式錯誤等問題層出不窮，如何優雅地處理這些「不如預期」的狀況，遠比成功呼叫API本身更考驗工程師的功力。如果這本書能提供豐富的實戰案例，教我們如何建立健壯的錯誤回報機制，那我就會給它滿分評價了，這才是一個真正負責任的技術書籍該做的事。
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