Azure Database for PostgreSQL を使用して AI アプリを構築する

中級
開発者
Azure Database for PostgreSQL
Azure AI サービス

このラーニング パスでは、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバー用の Azure AI 拡張機能によって提供される Azure AI と Azure Machine Learning Services の統合を使用して、AI を利用したアプリを構築する方法について説明します。

前提条件

このモジュールを開始するには、PostgreSQL データベースの操作と SQL クエリの記述の経験が必要であることに加え、AI と ML の一般的な概念について理解している必要があります。

このラーニング パス内のモジュール

このモジュールでは、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーと Azure AI 拡張機能を効果的に使用して、強力な生成 AI アプリケーションを開発する方法について説明します。

このモジュールでは、セマンティック検索、ベクターの埋め込み、ベクターの類似性、および Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーと PostgreSQL ベクターと Azure AI 拡張機能を使用して、セマンティック検索を使用して行を生成、格納、クエリします。

このモジュールでは、Azure AI サービスと Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバー用の Azure AI 拡張機能を使用して、複雑なコンテンツを簡潔な要約に集約するための生成 AI 要約手法を有効にする方法について説明します。

このモジュールでは、Azure AI Services と Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバー用の Azure AI 拡張機能を使用して、感情分析とオピニオン マイニングでテキスト データから貴重な分析情報を抽出する方法について説明します。

このモジュールでは、キー フレーズ抽出、エンティティ認識、個人を特定できる情報認識と編集、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーと Azure AI を使用してこれらのサービスにアクセスするなどの Azure AI Language ツールについて説明します。

このモジュールでは、Azure AI 翻訳サービスを使用して Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーでテキスト データを翻訳する手順について説明します。 PostgreSQL にデータを読み込み、複数の言語に翻訳します。

このモジュールでは、自動機械学習を使用した Azure Machine Learning モデルのトレーニングとデプロイについて説明します。 次に、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーからモデルを直接呼び出します。