Windows IA

Une nouvelle ère de l’IA est arrivée chez Microsoft et le système d’exploitation Windows est en première ligne pour soutenir les développeurs d’IA.

Vue d’ensemble

Hub d’apprentissage de l’IA Microsoft

Nouveautés

Hub d’apprentissage Microsoft Copilot

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IA responsable Microsoft

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Présentation en direct de Microsoft AI

Améliorer vos applications Windows avec l’IA via des API locales et des modèles Machine Learning

Découvrez comment intégrer de manière responsable l’IA à vos applications Windows à l’aide d’API et de modèles ML.

Commencer à utiliser l’IA dans Windows

En savoir plus sur ce que vous pouvez faire avec l’IA sur Windows.

• Vue d’ensemble du runtime Windows Copilot
• Développement responsable d’IA générative sous Windows
• Guide du développeur pour les PC Copilot+
• Questions fréquentes (FAQ) sur l’utilisation de l’IA sous Windows
• Galerie d’exemples d’IA sur Windows

Utiliser des API sauvegardées par l’IA

Ajouter des fonctionnalités IA à votre application Windows à l’aide d’API

• Commencez à utiliser des API soutenues par l’IA localement ou dans le cloud
• API Phi Silica : petit modèle de langage avec le raisonnement et la compréhension du langage
• API de reconnaissance de texte (reconnaissance optique de caractères / OCR)
• API Recall : récupération des activités passées pour que l’utilisateur continue là où il s’est arrêté
• Effets Studio : caméra accélérée par NPU et effets d’IA sur le microphone

Utiliser des modèles Machine Learning

Découvrez comment rechercher, optimiser, ajuster et exécuter localement des modèles ML pour une utilisation dans votre application Windows.

• Commencer à utiliser des modèles ML dans votre application
• Rechercher des modèles ML prédéfinis
• AI Toolkit pour la vue d’ensemble de Visual Studio Code

DirectML pour le Machine Learning de l’accélération matérielle

Intégrer le Machine Learning (ML) par le biais d’inférences de charges de travail dans votre jeu, votre moteur, votre intergiciel (middleware), votre serveur principal ou autres applications. DirectML est une API de bas niveau prise en charge par tout le matériel compatible DirectX 12.

Vue d’ensemble

Conseils pour vous aider à déterminer si DirectML convient à votre projet, au flux de travail et au démarrage.

• Vue d’ensemble de DirectML
• Commencer avec DirectML
• Historique des versions DirectML
• Outils de développement DirectML
• Exemples d’applications

Guide de programmation DirectML

DirectML exécute des couches de votre modèle d’inférence en tant qu’opérateurs. En savoir plus sur la programmation de DirectML.

• Liaison dans DirectML
• Barrières UAV et barrières de l’état des ressources
• Durée de vie et synchronisation des ressources
• Utilisation de strides pour exprimer le remplissage, la disposition de la mémoire
• Utilisation d’opérateurs fusionnés pour améliorer les performances
• Résolution des problèmes : utilisation de la couche de débogage
• Résolution des problèmes : gestion des erreurs et suppression de l’appareil

Support DirectML pour PyTorch ou WebNN

Conseils sur l’utilisation de DirectML avec PyTorch ou WebNN.

• Activer PyTorch avec DirectML sur Windows
• Activer PyTorch avec DirectML sur WSL 2
• Vue d’ensemble de l’API de réseau neuronal web (WebNN)
• Bien démarrer avec WebNN avec Windows

Référence d’API

Référence API pour DirectML.

• Interfaces DirectML
• Fonctions DirectML
• Structures DirectML
• Énumérations DirectML
• Constantes DirectML