28、人工智能、机器学习与Azure服务：构建智能披萨订购机器人的全流程解析

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布
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分类专栏： Azure实战：三十天入门云 文章标签： 人工智能 机器学习 Azure ML
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人工智能、机器学习与Azure服务：构建智能披萨订购机器人的全流程解析

1. 人工智能与机器学习的协同关系

人工智能（AI）和机器学习（ML）常常协同工作，以实现更智能的应用。例如设置购买牛奶的提醒，若AI通过ML数据模型进行训练，智能助手会知道你可能在杂货店购买牛奶，所以当你去五金店时不会提醒你。ML数据模型还能帮助AI理解，下午5点提醒你做某事的可能性比早上5点大得多，因此不会在早上5点叫醒你提醒购买牛奶。如果你的智能手机检测到你下午5点上车并驾车离开工作地点，ML会生成一个数据模型，预测你正在开车回家，此时AI提醒你购买牛奶是合适的时机。

这些简单却强大的例子展示了ML如何用于改进AI。通过提供一组数据点，由ML进行处理，从而提高AI的准确性或决策能力。

2. 面向数据科学家的Azure ML工具

为了进行实际的数值计算和ML工作，Azure提供了一些强大的工具。
- Azure Machine Learning ：这是一个基于Web的服务，允许你通过添加数据集和分析模型来直观地构建实验。这些实验可以使用Hadoop和SQL等数据源，并为R和Python等语言提供额外的编程支持。你可以拖放数据源、数据准备技术和ML算法，调整这些算法，然后审查和调整生成的数据模型。Azure Machine Learning为使用Azure中的大规模计算资源提供了较低的门槛，在Azure中执行ML数据计算的主要好处是，你可以访问大量的计算能力，并仅在完成计算所需的时间内使用它。在传统环境中，这些昂贵的计算资源在数据处理任务之间会有很长时间处于闲置状态。
- 数据科学虚拟机（DSVMs）

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28、人工智能与机器学习在Azure中的应用：构建智能披萨订购机器人
9q8w7e6r5的博客
09-05 29
本文深入探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）的关系，并介绍了如何利用Azure平台上的AI和ML工具构建一个智能披萨订购机器人。内容涵盖Azure Machine Learning、数据科学虚拟机（DSVMs）、Azure认知服务，特别是语言理解（LUIS）的使用。通过详细的步骤，演示了如何创建和训练LUIS应用程序，并将其集成到Node.js机器人中，最终部署和测试一个能够与用户交互、理解意图并处理披萨订单的智能机器人。
28、人工智能、机器学习与Azure服务的融合应用
garlic的博客
10-03 14
本文深入探讨了人工智能与机器学习的协同机制，并结合Azure平台的服务，展示了如何利用Azure Machine Learning、数据科学虚拟机和认知服务构建智能化应用。重点通过一个智能披萨订购机器人的实战案例，详细介绍了从创建Web应用机器人、集成LUIS进行意图识别，到部署与测试的完整流程。同时总结了关键技术点并拓展了在电商、医疗、金融等领域的应用前景，帮助开发者快速掌握AI与ML在Azure中的融合应用方法。
28、人工智能、机器学习与Azure服务在智能应用开发中的应用
grafana6viz的博客
08-24 24
本文探讨了人工智能（AI）与机器学习（ML）的协同工作原理，并介绍了如何利用Azure平台的相关工具和服务，如Azure Machine Learning、数据科学虚拟机（DSVMs）和Azure认知服务，开发智能应用。通过构建一个智能披萨订单机器人的实例，详细展示了如何使用Microsoft Bot Framework和LUIS进行语言理解、意图识别以及机器人部署，从而实现高效的客户交互和订单处理。
29、探索Azure：机器学习、机器人通信与自动化的综合指南
l6m7n8的博客
09-06 67
本文是一篇关于Azure在人工智能、机器学习、机器人通信和自动化领域的综合指南。深入介绍了Azure提供的各种工具和服务，包括LUIS、Azure Bot Service、数据科学虚拟机、Azure Batch、HPC服务等，同时详细解析了Azure自动化的功能、应用场景及最佳实践。适合开发者和IT专业人员参考，以提升工作效率和安全性。
27、Azure 服务：更新管理、安全中心与人工智能和机器学习
garlic的博客
10-02 22
本文深入探讨了Azure的三大核心服务：更新管理、安全中心以及人工智能与机器学习。通过详细的操作步骤和实践案例，展示了如何在Azure环境中实现虚拟机的自动更新、增强安全性，并利用AI与ML技术构建智能应用。文章还介绍了Azure AD的身份管理功能，以及如何结合认知服务与Bot Framework开发聊天机器人，帮助开发者和企业构建更安全、智能的云解决方案。
29、探索Azure：机器学习、机器人通信与自动化的综合应用
book8的博客
09-07 56
本文深入探讨了Azure在人工智能、机器学习、机器人通信与自动化等领域的综合应用。涵盖了Azure提供的丰富工具和服务，如认知服务、批量工作负载处理、自动化账户及运行手册的设计原则。通过实际示例，展示了如何创建和管理Azure自动化任务，以及如何集成源代码控制实现跨平台自动化。文章还展望了Azure在技术发展中的未来潜力。
28、利用 Azure 构建智能披萨订单机器人及自动化服务
websocket5live的博客
09-26 20
本文详细介绍如何利用 Azure 构建智能披萨订单机器人，涵盖从创建 Web 应用机器人、集成 LUIS 实现语言理解与意图识别，到通过代码更新和渠道扩展提升交互能力的完整流程。同时深入解析 Azure 自动化的核心功能与共享资源，包括计划、模块、凭据和连接，并展示其在服务器配置管理、定期任务执行和故障恢复等场景中的实际应用。最后，结合 Azure 自动化与智能机器人，实现订单处理的端到端自动化，助力企业提升效率、降低运维成本，充分发挥 Azure 在人工智能与自动化领域的综合优势。
28、人工智能与机器学习在Azure中的应用实践
dream的博客
09-27 22
本文深入探讨了人工智能（AI）与机器学习（ML）在Azure平台中的实际应用，通过购买牛奶提醒的示例展示了AI与ML的协同机制。介绍了Azure为数据科学家提供的强大工具，如Azure Machine Learning和数据科学虚拟机（DSVMs），并重点演示了如何利用Azure认知服务中的LUIS构建智能披萨订购聊天机器人。文章详细描述了从创建Web应用聊天机器人、训练LUIS模型到部署和测试的完整流程，并通过mermaid流程图清晰呈现系统工作逻辑。最后总结了AI/ML在Azure中的优势，并拓展了聊天
29、Azure 人工智能、机器学习与自动化全面指南
seed的博客
09-06 59
本博客全面探讨了 Azure 在人工智能、机器学习与自动化领域的应用。内容涵盖 Azure 提供的 AI 和 ML 工具、机器人通信渠道的扩展、批量工作负载处理服务（如 Azure Batch 和 HPC）、Azure 自动化的功能与实现，以及其与 GitHub 的集成优势。博客还强调了 Azure 自动化在跨平台管理、安全性提升和开发维护简化方面的价值，并展望了其在未来 IoT 和智能化管理中的潜力。通过实际示例和操作指南，为企业实现自动化与智能化管理提供了实用参考。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 253
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 488
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
11-25 308
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 449
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 478
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1963
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 507
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 321
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 102
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
Charlie_Mo的博客
11-21 1083
宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
Azure机器学习实验：简化云端AI模型构建
在 Azure 机器学习实验中，我们首先了解 Azure Machine Learning 是一个基于云的服务，它允许用户构建、训练、部署和管理机器学习模型。AML 服务的核心理念是降低机器学习的复杂性，使得不仅数据科学家，而且开发...
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