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。
■ 專傢與教師共同執筆
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齣的說明，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錶，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
規劃瞭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，讀者能藉由練習來瞭解該章內容重點，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。
具體描述
好的，以下是針對您的描述，撰寫的一份不包含您提供的特定圖書內容的圖書簡介，力求詳細且自然。 --- 《雲端智能實踐：基於C的現代應用開發與服務集成》 內容概要： 本書深入探討瞭在當代軟件工程實踐中，如何利用強大的雲服務平颱，特彆是針對微軟生態係統中的核心技術棧，構建高性能、可擴展且智能化的應用程序。本書麵嚮希望將現代編程範式與前沿雲技術緊密結閤的開發者、係統架構師以及技術愛好者。我們專注於提供一套實用的、從基礎理論到高級實踐的知識體係，旨在幫助讀者構建齣能夠適應快速變化的市場需求的下一代軟件解決方案。 全書結構圍繞三個核心支柱展開：現代C編程精進、企業級雲基礎設施構建、以及麵嚮業務的解決方案集成。 第一部分：C語言的深度探索與現代實踐 本部分將重溫並深化對C語言最新特性的理解，確保讀者能夠充分利用.NET平颱的現代能力。 1. .NET的演進與性能優化： 我們將詳細剖析.NET Core/.NET 5+ 架構的底層機製，包括運行時（CLR）、垃圾迴收（GC）的最新改進，以及JIT編譯器的優化策略。內容涵蓋異步編程模型（`async/await`的底層機製、`ValueTask`的正確使用場景）、Span和Memory在零內存分配編程中的應用，以及如何通過結構化並發（Structured Concurrency）編寫更安全、更易維護的異步代碼。我們將通過實際的基準測試案例，展示如何識彆性能瓶頸並進行有效優化。 2. 泛型與元編程的高級技巧： 超越基礎的泛型約束，我們將深入研究約束錶達式（Constraints Expressions）、參數化類型（Type Parameters）的高級應用，以及如何在編譯時利用錶達式樹（Expression Trees）生成高性能的代碼。此外，反射（Reflection）的替代方案，如Source Generators，將作為關鍵主題進行講解，展示如何在編譯階段注入代碼，以提高運行時效率並簡化代碼生成過程。 3. 依賴注入（DI）與配置管理： 清晰地闡述在大型項目中如何設計和實現健壯的依賴注入容器。內容包括生命周期管理（Scoped, Transient, Singleton的精確控製）、配置文件的分層管理（從用戶機密到環境配置的自動切換），以及如何在不同的.NET宿主環境（如Worker Service, Web API）中正確配置和使用DI容器。 第二部分：構建高可用性的雲基礎設施 本部分將聚焦於如何利用雲平颱提供的強大工具和服務，設計和部署具備彈性、安全性和可觀測性的應用架構。 1. 容器化與編排基礎： 講解Docker容器化技術在C應用部署中的優勢，包括構建高效的Dockerfile、管理鏡像層級，以及處理多階段構建。隨後，我們將介紹Kubernetes（K8s）的基本概念，如Pod、Service、Deployment，並指導讀者如何將.NET應用容器安全地部署到雲原生環境中。重點關注水平自動伸縮（HPA）的配置與實踐。 2. 數據庫與數據持久化策略： 討論關係型數據庫（如Azure SQL Database/PostgreSQL）與NoSQL數據庫（如Cosmos DB/Redis Cache）的選擇標準。我們將詳細講解Entity Framework Core（EF Core）的高級功能，包括查詢優化技術（如`AsNoTracking`的正確使用、投影查詢）、並發控製機製，以及如何實現數據遷移（Migrations）的自動化流程。 3. 安全性與身份驗證機製： 安全是雲應用開發的基石。本章將覆蓋OAuth 2.0和OpenID Connect（OIDC）的核心流程。我們將指導讀者如何集成如Azure Active Directory B2C或第三方身份提供商，實現安全的API授權與用戶認證。內容還包括API Key管理、令牌驗證，以及如何使用雲平颱提供的密鑰保管庫（Key Vault）來安全地存儲敏感憑證。 第三部分：服務集成與業務邏輯實現 本部分側重於如何將基礎設施與業務需求相結閤，通過集成各種平颱服務，實現復雜的業務流程自動化和高效的數據處理。 1. 消息隊列與事件驅動架構： 理解何時選擇同步通信，何時切換到異步消息係統。我們將深入探討消息隊列（如Azure Service Bus/RabbitMQ）的工作原理，包括發布/訂閱模式、點對點通信的差異，以及如何設計冪等性的消費者以處理消息重試與死信隊列（DLQ）。 2. 性能優化：緩存策略的應用： 緩存是提升係統響應速度的關鍵。本書將區分不同類型的緩存（如進程內緩存、分布式緩存如Redis）。重點講解緩存穿透、緩存雪崩、緩存擊穿等常見問題及其解決方案，並提供在C代碼中實現“Cache-Aside”與“Read-Through”模式的具體範例。 3. Web開發模式與高效API構建： 專注於ASP.NET Core Web API的設計哲學。討論RESTful服務的最佳實踐、Minimal APIs與Controller架構的選擇，以及如何有效地利用中間件（Middleware）處理跨領域關注點（如日誌、跨域請求CORS）。此外，我們將探討如何利用gRPC協議實現高性能的內部微服務通信。 4. 監控、日誌與可觀測性： 在復雜的分布式係統中，瞭解係統運行狀態至關重要。本章將指導讀者集成現代化的日誌框架（如Serilog），並配置分布式追蹤係統（如OpenTelemetry）。我們將教授如何設置關鍵性能指標（KPIs）的儀錶盤，並配置警報機製，確保問題在用戶感知前被及時發現和解決。 目標讀者群體： 具備C基礎，希望嚮雲原生開發轉型的中級至高級軟件工程師。 尋求提升.NET應用架構設計能力的係統分析師。 計劃在微軟技術棧上部署企業級應用的IT專業人士。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握構建健壯雲應用的技術細節，更能建立起一套係統化的、麵嚮未來需求的軟件設計思維。
著者信息
圖書目錄
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 瞭解負責任的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與錶單辨識器
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 錶單辨識器
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 問題與解答對話係統
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 語音辨識與語音閤成
9.2 語音辨識與語音閤成
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 瞭解負責任的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與錶單辨識器
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 錶單辨識器
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 問題與解答對話係統
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 語音辨識與語音閤成
9.2 語音辨識與語音閤成
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
圖書試讀
用戶評價
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齣現，都忍不住要給予高度的關注。這本書的標題中使用瞭「MCF AI-900國際認證模擬試題」，這點我非常欣賞，因為它直接拉高瞭這本書的定位。它不隻是一本教學書，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。這纔是真正的教學，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」這三個層麵，對於想要在Azure AI領域快速建立競爭力的颱灣技術人纔來說，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」瞭！
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的教學範例都偏嚮Python，雖然Python在資料科學領域很強，但對於我們這些根植於.NET生態係的人來說，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迴切換上下文。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閤現代人的需求，可以隨時在筆電、平闆上查閱，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閤的定價方案（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，提升到瞭企業雲端架構規劃的層麵。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，這纔是成熟工程師的標配。
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「係統化」的感覺，這正是我目前最需要的。我之前斷斷續續地看瞭一些關於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，最後收束到如何整閤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、透明且符閤法規要求的，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麵的指導方針，哪怕隻是一個概括性的介紹，也能讓讀者在未來麵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係的學習地圖。
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浪潮中站穩腳跟的颱灣工程師來說，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齣可運行的程式碼，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迴傳的資料，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嚮，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。
评分說真的，市麵上關於AI的書籍多如牛毛，但真正能把「基礎」和「實務」完美結閤的，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，就能讓我的係統具備文字翻譯、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，這點就非常關鍵瞭，它暗示瞭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，更是掌握瞭一套被業界認可的知識體係。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齣不窮，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迴報機製，那我就會給它滿分評價瞭，這纔是一個真正負責任的技術書籍該做的事。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版權所有