1、解锁 Azure AI 服务：从基础到实战应用

解锁 Azure AI 服务：从基础到实战应用

1. AI 技术现状与 Azure AI 服务的价值

AI 技术已经广泛渗透到从智能手机到工厂车间的各个领域。随着 AI 的发展，强大的 AI 系统通常由大型深度学习模型驱动，这些模型需要在海量数据上进行训练，使用数十亿个参数，并针对特定问题进行定制。然而，构建和训练这些大型模型需要大型公司具备大量技术资源和基础设施投资。例如，OpenAI 的 GPT - 3 语言生成模型的训练成本高达约 400 万美元，仅初始训练阶段就需要连续训练约一个月，使用超过一千张高端 GPU 卡。

只有少数组织能够创建和运行这些大型模型，斯坦福大学以人为本的人工智能研究所将其称为基础模型。这些模型包括像 GPT - 3 这样的大语言模型，以及许多领域中依赖半监督深度学习、自监督预训练、迁移学习等方法的大型机器学习模型。

对于企业来说，即使有能力构建深度学习系统，训练和运行模型的成本也可能过高，尤其是在需要减轻基于不完善数据集训练的模型中的偏差时。而 Azure AI 服务为企业和开发者提供了利用大型基础模型并根据自身需求进行定制的机会。此外，像强化学习这样的技术刚刚从研究实验室中走出，需要大量专业知识才能实现，Azure AI 服务可以让开发者借助公共云的规模进行开发、训练和部署，专注于为用户构建解决问题的应用或工作流程。

2. 适用人群与关键服务领域

Azure 提供的云 AI 服务涵盖了最新的技术发展，适用于各类人群，包括开发者、业务用户、数据科学家和数据工程师。以下是四个关键服务领域：
- Power Platform ：帮助业务用户和专业开发者构建利用 A