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Azure AI

人工智慧有利於提升幾乎每一個開發人員及案例的生產力

解釋 AI

透過彈性的 Azure 平台和廣泛的 AI 生產力工具組合,您可以建置新一代智慧型應用程式,其中資料已同時存在於智慧型雲端、內部部署和智慧型邊緣裝置上。

透過一組彈性且值得信任的全方位 AI 服務完成更多工作,從預先建置的 API (例如認知服務和交談 AI 搭配 Bot 工具),到使用 Azure Machine Learning 針對任何案例建置自訂模型。Azure AI 平台也提供企業級 AI 基礎結構,以大規模地在任何地方執行 AI 工作負載。專為開發人員和資料科學家所設計的新式 AI 工具可協助您輕鬆建立 AI 解決方案,並提高生產力。

為何選擇 Azure AI

高效能且強大的 AI 工具

開始使用我們的全方位供應項目,來建立創新的 AI 應用程式:從創新的預先建置 AI 到可自訂的 ML 以及深度學習服務與工具當中進行選擇。

不論身處何處都能使用 AI

我們提供資料和 AI,讓您可以透過已有的技能,建置新一代應用程式,其中資料已同時存在於智慧型雲端、內部部署和智慧型邊緣裝置上。模型的容器部署可讓 AI 在 Docker 容器可執行的任何位置執行,不論是雲端、伺服器或裝置。

開放且彈性的平台

透過開放平台,輕鬆選擇適合我們案例與技能的技術及深度學習架構。認知服務可供以任何語言撰寫的應用程式取用,並可使用最新架構 (例如 Tensorflow、MXNet、Chainer、CNTK 等) 建置自訂模型。

受益於數十年的 AI 投資

從 Microsoft Research 到 Bing、Office、Windows、Xbox 及其他 AI 驅動產品,我們使用 AI 已有數十年的時間。這也是為什麼我們有這麼多經實證的預先建置 AI 模型,可讓您直接用在應用程式中。

企業級 AI

Microsoft 在制定及符合明確安全性與隱私權需求方面,向來領先業界。Azure 符合一組廣泛的國際與特定產業規範標準,例如 ISO 27001、HIPAA、FedRAMP 和 SOC。嚴格的協力廠商稽核確保 Azure 遵守這些標準所規定的嚴格安全管制。

超大規模創新硬體

Microsoft 針對 AI 最佳化,從最新的 GPU 技術到 FPGA 加速的 AI 模型和網路,提供開發人員強大的功能與彈性,最高可在全球 50 個區域大規模建置及執行模型。

客戶運用 Azure AI 的成就斐然

GrayMeta
Uber
Schneider Electric
Dixons Carphone
American Eagle
BT
Progressive
JABIL
NBA
Carnival Maritime
Snow Leopard Trust
Accenture

AI 程序

將 AI 併入您的應用程式包含三個主要步驟,但根據您的需求和功能,Azure AI 還包含彈性的工具來符合您的需求。選取認知服務等預先建置的工具,以取得可進行一些自訂的企業級現成技術, 或選擇 Azure Machine Learning 等工具,讓您可以使用自己的資料進行更深入的控制和自訂。

準備資料

連線到各種來源以內嵌資料

建置與定型

建立模型並使用資料定型

部署

部署模型並追蹤效能

AI 服務

使用高階服務來加速開發 AI 解決方案。使用您慣用的方法,依據目標案例進行調整,並獲取最佳的生產力與可靠性。

預先建置

只要幾行程式碼,就能利用視覺語音語言知識搜尋等高品質 RESTful 智慧型 API。您不必是資料科學專家,也能讓系統更具智慧、互動與探索能力,例如以自然語言與使用者溝通、找出影像中的相關內容、依語音辨識使用者等。)

依現狀使用預先建置的服務,或使用您準備用來自動建置與定型演算法以符合您特定需求的資料來自訂服務,然後在您的應用程式中執行這些服務。這些服務可協助您建置自訂語音模型,來比對使用者的說話方式、徹底搜尋影像以找出對您重要的特定內容,或為您的使用者建立自訂搜尋體驗。

深入了解

準備資料 建置與定型 部署
已內建或使用您自己的資料 已內建 新增至您的應用程式
GrayMeta

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand"

Aaron Edell, Chief Product Owner, GrayMeta

自訂

Azure Machine Learning 可讓您在關鍵時刻,依據任何規模來制定更明智的決策。Azure Machine Learning 是適用於資料科學家與開發人員之完全受控的雲端服務,可協助您輕鬆準備資料、建置與定型您自己的模型以確保最佳結果,並視需要執行這些模型,確信您的資料會受到企業級安全性的保護。

快速地在您的電腦上建立原型,然後輕鬆地相應增加虛擬機器,或是利用 Spark 叢集相應擴充。主動管理模型效能,從而找出最佳模型,然後使用資料導向的深入解析加以升階。隨處都能部署及管理您的模型。使用 Docker 容器快速將模型部署到雲端、內部部署或 Edge 的生產環境中。將效能最佳的模型升階到生產環境,並視需要重新定型。

準備資料 建置與定型 部署
使用您自己的資料,在本機或雲端上準備 使用任何 Python 工具組,或使用 Azure Machine Learning 套件,快速解決視覺、文字和預測問題 新增至您的應用程式或服務
Schneider Electric

"Traditionally, machine learning is something that has only run in the cloud, but for many IoT scenarios that isn’t good enough… Now we have the flexibility to run it in the cloud or at the edge—wherever we need it to be."

Matt Boujonnier: Analytics Application Architect, Schneider Electric

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交談

建置、連線、部署及管理智慧型 Bot,使其在網站、應用程式、Cortana、Microsoft Teams、Skype、Slack、Facebook Messenger 等管道上,與您的使用者自然地互動。使用 C#、JavaScript、Python 和 Java,快速開始使用完整的 Bot 建置環境。

深入了解

Progressive

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services … we’ve been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White: Marketing Manager, Personal Lines Acquisition Experience - Progressive Insurance

資料科學 VM

DSVM 是透過常用於資料分析、機器學習服務和 AI 的熱門工具,預先安裝、設定及測試的 Azure 虛擬機器映像。DSVM 提供大型專案的隨選彈性容量,可在所有 Azure 硬體上垂直與水平調整規模。當您使用時,用多少付多少。您可以透過 GPU 叢集之預先設定的深度學習工具,輕鬆使用 GPU 的深度學習。

PyImageSearch

"If you're in the market for a deep learning cloud-based GPU instance, I would encourage you to try out Microsoft's DSVM… I would recommend it to anyone interested in a cloud-based deep learning solution."

Adrian Rosebrock, PyImageSearch

開放且全方位的平台

AI 工具

為您的小組配備適用於 AI 編碼與管理的全方位生產力工具。

Visual Studio Code Tools for AI

建置、測試及部署深度學習與 AI 解決方案。

Azure Machine Learning 套件

Python 延伸模組可快速建置及部署高度精確的模型。

機器學習 Studio

輕鬆建置、部署及管理預測性分析解決方案。

適用於 Azure IoT Edge 的 AI 工具組

部署深度學習模型和 AI,透過預先建立的模型在 IoT 裝置本機上執行。

ML.NET

用於建置 Machine Learning 模型的 .NET 解決方案

MMLSpark

適用於 Apache Spark 且可高度調整規模的深度學習工具。

AI 架構

透過提供全方位支援平台上的熱門深度學習架構,善用富含大量資料集的智慧功能。

TensorFlow

高效能數值計算的開放原始碼軟體程式庫。

Onnx

代表深度學習模型的開放格式。

Azure Cognitive Toolkit

此免費、開放原始碼的商業級工具組可定型針對語音最佳化的深度學習演算法。

Caffe2

輕量型、模組化且可調整規模的深度學習架構。

Pytorch

優先考慮 GPU 的特定運算架構。

MxNet

彈性且有效率的深度學習程式庫。

scikit-learn

用於資料採礦和資料分析之簡單且有效率的工具

Chainer

強大、彈性且直覺式的類神經網路架構。

AI 相關基礎結構

運用幾乎可無限調整範圍的 AI 基礎結構和整合 AI 服務的強大功能。

Azure Databricks

使用針對 Azure 最佳化的高效能分析進行資料科學作業,以加快創意發想實現的腳步。

Azure Kubernetes Service

使用 Kubernetes、DC/OS 或 Docker Swarm 調整容器規模並進行協調。

Azure Cosmos DB

整合 AI 與全域散發的多模型資料庫服務。

Azure SQL Database

在領先業界的 SQL DB 中使用 R、Python 及原生的機器學習功能。

Azure Batch AI

體驗無限向外延展的深度學習功能。大規模執行支援大量平行處理 GPU 的 AI 開發作業。

Azure Data Lake 儲存體

以 PB 規模執行資料轉換和 AI。

Data Science Virtual Machine

使用順暢無阻的資料科學環境,其中包含資料探索、建立模型和開發活動的熱門工具。

Apache Spark for Azure HDInsight

在雲端中運用 Apache Spark 來進行任務關鍵性部署。

IoT Edge

將雲端智慧擴充到邊緣裝置,或直接在邊緣裝置上執行進階模型。

使用 Azure AI 建置的常見案例

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