はじめに
Azure AI Engineer Associate(AI-102)取得に向けた勉強でまとめた内容を本記事では投稿しています。
試験範囲の内容を私が勉強していく中で、
・忘れてしまっていた内容
・他の知識と絡めて理解した方が良い内容
・Microsoft Learnの読解に苦戦した内容
などをできるだけ分かりやすく簡潔にまとめることを意識しています。
Azureの勉強を一から始め、AI-102取得を目指している方の参考になれば幸いです。
※本記事の内容が必ず試験に出るわけではないこと、ご注意ください
※勉強しながら投稿しているため、追加で学んだことがあれば随時投稿内容を更新します。
試験対策のまとめ
Document Intelligenceサンプルラベル付けツールの使用
このツールはDocument Intelligenceや光学式文字認識(OCR)サービスの下記に示す最新機能をテスト可能にするオープンソースツール
| 機能 | 使用 | 抽出対象 | 抽出する内容 |
|---|---|---|---|
| ドキュメントの分析 | レイアウトAPI | ドキュメント | ・テキスト ・テーブル ・選択マーク ・構造 |
| ドキュメントの分析 | 事前構築済みモデル | ・請求書 ・領収書 ・IDドキュメント ・名刺 |
データ |
| トレーニングと分析 | カスタムフォーム | ・個別のビジネスデータ ・ユースケース固有のドキュメント |
データ |
Documet Intelligenceリソースの作成
- Azure Portalで新しいDocument Intelligenceリソースを作成
事前構築済みモデルを使用して分析
- Document Intelligrnceサンプルツールに移動
- 「事前構築済みモデルを使用してデータを取得する」を選択
- ドロップダウンメニューから、分析する「フォームの種類」を選択
- 「ソース」フィールドで、ドロップダウンリストから「URL」を選択
- 分析するファイルのURLを貼り付けて、「Fetch」ボタンを選択
- 「Form Recognizer service endpoint」にDocument Intelligenceリソースのエンドポイントを貼り付ける
- 「キー」フィールドにDocument Intelligenceリソースのキーを貼り付ける
- 「Run analysis」を選択すると、Analyze Prebuilt APIを呼び出してドキュメントを分析
- 結果を表示し、下記を確認
- 抽出されたキーと値のペア
- 行項目
- 抽出された強調表示テキスト
- 検出されたテーブル
- JSON出力ファイルをダウンロードして、詳細なレイアウト結果を表示
次の試験対策のまとめ
- AI-102試験対策のまとめ「ビデオファイルから分析情報を取得」
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