KI für Windows-Apps

Erfahren Sie, wie Sie modernste lokale Modelle, NPU-Hardware und Remote-APIs nutzen, um Ihre Apps intelligenter zu machen als je zuvor.

Einführung in KI für Windows

Erste Schritte

• Erste Schritte mit KI mit Windows
• Häufig gestellte Fragen zur Verwendung von KI mit Windows
• Verantwortungsvolle generative KI-Entwicklung unter Windows
• KI im Windows-Beispielkatalog
• Unsere Prinzipien für die Verwendung KI-generierter Inhalte auf Microsoft Learn

Windows Copilot Runtime

Konzept

• Übersicht über die Windows Copilot-Runtime
• Phi Silika API - Kleines Sprachmodell mit Grundverständnis und Sprachverständnis
• Texterkennungs-API (Optische Zeichenerkennung / OCR)
• Abruf API – Abrufen früherer Aktivitäten, damit der Benutzer weitermachen kann, wo er aufgehört hat
• Imaging-API – Bild-Superauflösung zum Skalieren und Schärfen, Bildsegmentierung zum Identifizieren von Objekten.
• StudioEffekte – NPU-beschleunigte Kamera- und Mikrofon-KI-Effekte

Verwenden von angepassten lokalen KI-Modellen

Schrittanleitung

• Copilot+ PCs-Entwicklerhandbuch
• Web Neural Network API (WebNN) Übersicht
• Erste Schritte mit WebNN mit Windows
• DirectML erweitert die NPU-Unterstützung auf Copilot+ PCs und WebNN
• Suchen vordefinierter ML-Modelle
• Übersicht über Visual Studio Tools für KI

Andere Windows AI-Tools

Überblick

• Erstellen Sie hochmoderne, marktreife KI-Anwendungen.
• Entwickeln von KI-Apps mit .NET
• Einführung in Microsoft.Extensions.AI Preview
• Einführung in Semantic Kernel
• Einfache Beispiele für OpenAI

DirectML ist eine systemnahe hardwarebeschleunigte API für maschinelles Lernen (Machine Learning).

Überblick

• DirectML – Übersicht
• Erste Schritte mit DirectML
• DirectML-Versionsverlauf
• DirectML-Entwicklertools
• Beispielanwendungen

Direct3D 12-Programmierhandbuch

Schrittanleitung

• Bindung in DirectML
• UAV-Barrieren und Ressourcenzustandsbarrieren
• Ressourcenlebensdauer und -synchronisierung
• Verwenden von Schritten zum Ausdrücken von Auffüllung, Arbeitsspeicherlayout
• Verwendung von Fused-Operatoren zur Leistungssteigerung
• Problembehandlung – Verwenden der Debugebene
• Behandeln von Fehlern und Entfernen von Geräten

DirectML-Unterstützung für PyTorch oder WebNN

Konzept

• Aktivieren von PyTorch mit DirectML unter Windows
• Aktivieren von PyTorch mit DirectML unter WSL 2
• DirectML erweitert die NPU-Unterstützung auf Copilot+ PCs und WebNN

DirectML-API-Referenz

Referenz

• DirectML-Schnittstellen
• DirectML-Funktionen
• DirectML-Strukturen
• DirectML-Enumerationen
• DirectML-Konstanten

Weitere Ressourcen

Konzept

• Microsoft AI Learning Hub
• Microsoft Copilot Learning Hub
• Microsoft-Blog zu verantwortungsvoller KI
• Microsoft AI Show