ИИ для приложений Windows
Узнайте, как воспользоваться преимуществами локальных моделей, оборудования NPU и удаленных API, чтобы сделать приложения более умными, чем когда-либо раньше.
Знакомство с ИИ для Windows
Начало работы
- Часто задаваемые вопросы об использовании ИИ в Windows
- Начало работы с API с поддержкой ИИ локально или в облаке
- Начало работы с моделями машинного обучения в приложении
- Разработка ответственного искусственного интеллекта в Windows
- ИИ в коллекции примеров Windows
- Наши принципы по использованию содержимого, созданного искусственным интеллектом, в Microsoft Learn
Написание приложений с помощью локальных моделей ИИ
Практическое руководство
Среда выполнения Windows Copilot
Концепция
- Обзор среды выполнения Windows Copilot
- API Phi Silica — небольшая языковая модель с пониманием причин и языка
- API распознавания текста (оптическое распознавание символов / OCR)
- Отзыв API. Получение прошлых действий для пользователя, чтобы продолжить работу, где они покинули
- API визуализации — супер разрешение изображения для масштабирования и резкого масштабирования, сегментации изображений для идентификации объектов.
- Эффекты Студии — эффекты NPU-ускорения камеры и микрофона ИИ
DirectML для аппаратного ускорения Машинное обучение
Общие сведения
Руководство по программированию DirectML
Практическое руководство
- Привязывание в DirectML
- Барьеры UAV и состояния барьеров ресурсов
- Время существования и синхронизация ресурсов
- Использование шагов для выражения заполнения, структура памяти
- Использование совмещенных операторов для повышения производительности
- Устранение неполадок — использование слоя отладки
- Устранение неполадок. Обработка ошибок и удаления устройств