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Microsoft ai computer vision
- 2. About Me 以Microsoft技術為主，從事於商業應用 系統軟體設計與開發，累積超過15年的 Web Application開發經驗，近年來開始 接觸App開發以及Azure雲端服務，喜 愛新事物、把玩新技術、從Web到App， 使終相信學習是往前進的唯一道路，非 常厭倦複製貼上一成不變的機器模式。 Web: codeian.idv.tw Email: ian.msmvp@outlook.com Blog: dotblogs.com.tw/ian • 高師大資訊教育研究所碩士 • Microsoft MVP Visual Studio and Development Technologies • Microsoft 大型研討會講師 • 巨匠電腦講師 • K.NET 社群講師兼共同創辦人 • 企業技術內訓講師 • 學校業界講師
- 6. AI 人工智慧 • 人工智慧是一門科學，同時也是一種計算機技術 • 圖靈測試(Turing test) • 1950年-判斷機器是否能夠思考的著名試驗 • 人工智慧致力於使機器智能化 - Nils J. Nilsson • 視輸入(五感)的不同，調整輸出(反應) • 機器學習 – 做為實現AI的技術 • 依據樣本的資料，自已學習規則或知識
- 9. AI • 大數據 Big Data • 機器學習Machine Learning • 推測 Speculation
- 12. • AI 服務 ( AI Service ) • Cognitive Service • Azure Bot Service Microsoft AI platform
- 13. • AI 基礎建設 ( AI Infrastructure ) • Apache Spark for Azure HDInsight • Batch AI Training • Data Science Virtual Machine • Azure Container Service (AKS) • Azure SQL Database • Azure Cosmos DB • Data Lake Store Microsoft AI platform
- 14. • AI 工具 (AI Tool) • 機器學習 Studio • Visual Studio Tools for AI • Azure IoT Edge 的 AI 工具組 • OpenSource 深度學習框架 Microsoft AI platform
- 15. Microsoft AI platform stack 快速建立、開發具備AI能力的應用 提供發展AI應用所需的基礎建設 提供發展AI應用所需的工具
- 16. Azure Machine Learning Studio
- 17. • 資料科學技術，讓電腦使用現有資料來預測未來的 行為 • 機器學習的預測可以使應用程序變得更加智能 • 機器學習可以根據您購買的產品推薦您可能喜歡的其他產品 Azure Machine Learning Studio
- 18. Azure Machine Learning Studio
- 19. • 資料收集 • 建立與測試預測模型 Azure Machine Learning Studio
- 20. • 預測模型結果分析 Azure Machine Learning Studio
- 23. Computer Vision 服務 • 透過強大的機器學習機制以瞭解圖片內容 • 圖片分類 • 標籤 • 偵測圖片內的各種不同物件 • 偵測是否含不雅內容 • 光學字元辨識 (OCR) 偵測圖片中文字
- 24. Computer Vision 服務 • 86個分類
- 25. Computer Vision 服務 • 臉部識別
- 26. Computer Vision 服務 • 整體描述
- 27. Computer Vision 服務 • 分析動態影像 • 影片是由幀數構成 • 將影片分割成靜態影像
- 28. Computer Vision 服務 • 支援 application/octet stream 或 image URL • JPEG, PNG, GIF, BMP • <=4MB • >= 50 x 50 pixels
- 29. Computer Vision 使用方法(1) • Call API var params = { // Request parameters "visualFeatures": "Categories,Description,Faces,Adult", "details": "Celebrities,Landmarks", "language": "en", }; $.ajax({ url: "https://southeastasia.api.cognitive.microsoft.com/vision/v1.0/analyze?" + $.param(params), beforeSend: function (xhrObj) { // Request headers xhrObj.setRequestHeader("Content-Type", "application/octet-stream"); xhrObj.setRequestHeader("Ocp-Apim-Subscription-Key", apitoken); }, type: "POST", data: makeblob(imgdata), processData: false })
- 30. Computer Vision使用方法(2) • USE SDK (C#) using Microsoft.ProjectOxford.Vision; using Microsoft.ProjectOxford.Vision.Contract; using System.IO; AnalysisResult analysisResult; var features = new VisualFeature[] { VisualFeature.Tags, VisualFeature.Description }; using (var fs = new FileStream(@"C:VisionSample.jpg", FileMode.Open)) { analysisResult = await visionClient.AnalyzeImageAsync(fs, features); }
- 31. How to do ? • 微軟Azure雲端帳戶 • 建立所需要的服務 • 加入API or SDK到你的應用程式
- 32. Let’s do it
Editor's Notes
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