データベースの専門家と Microsoft 製品チームとのオンデマンド セッションをご覧ください。
ロールに応じて AI スキルを広げる
Copilot を使用し AI アプリを構築する準備をします。 Microsoft の AI アプリおよびサービスを使用して実装できる変革エクスペリエンスを確認します。 ロールを選択して、的を絞ったスキル リソースを調べます。
開発者
GitHub Copilot を使用してアプリ開発を加速する
GitHub Copilot を使用してコードの解釈と文書化を行い、新しいコード機能をより効率的に作成し、コードのリファクタリング、デバッグ、およびテストを行う方法について説明します。
Azure サービスとベスト プラクティスを使用して AI アプリを構築する
クラウドネイティブ AI アプリの設計と構築、バックエンド データベースの開発、Azure AI サービスのアプリケーションへの統合に関する詳細について説明します。
Azure AI Studio と Microsoft Fabric を使用したデータ統合とモデルの基礎の実装
高度な AI ソリューションの作成、データ モデルの基礎の構築、さまざまなソースから得られるデータの接続と統合、および Microsoft Fabric での OneLake の使用に関する方法を説明します。
生成 AI を使用して進化する: 微調整とプロンプト フローを使用して Azure 生成 AI ソリューションを運用化する
プロンプト フローの使用、ハブやプロジェクトを通じた他のユーザーとの共同作業、微調整されたモデルの統合、および Azure AI モデルの操作に関する方法を説明します。
Microsoft Copilot Studio でコパイロットを構築および拡張する
Microsoft Copilot Studio を使用して対話的 AI ソリューションを作成し、Microsoft 365 Copilot を拡張するアクションを構築する方法について説明します。
Microsoft 365 Copilot を拡張する (開発者向け)
Copilot Studio アクションを使用し、Microsoft 365 Copilot 用のプラグインとコネクタの構築について説明します。 ユース ケースに適したオプションを選択する方法について説明します。
Gen AI モデルの選択、評価、および Azure AI Foundry とのマルチモーダル統合の高速化
モデルのベンチマーク、顧客満足度の向上に役立つマルチモーダル モデルの適用、およびパフォーマンスと安全性の確保に役立つ評価の完全な実行に関する方法を説明します。