微軟AI之旅資源

使用 GitHub 模型和 Azure 更快地建置和交付 AI agents。使用開放模型建立原型，使用 Azure AI Foundry 模型進行擴展，並使用 VS Code 中的 AI 工具包簡化工作流程。使用模型和提示進行實驗，評估代理回應，然後使用先進的開發者工具從原型遷移到雲端。

了解 GitHub Copilot 如何在實際開發工作流程中充當 AI 代理程式——規劃、執行多步驟任務並無縫整合到工程流程中。探索 Copilot 如何提升團隊生產力、加速軟體開發並支援最佳實踐。超越自動完成的範疇，透過實際案例展示其在組織內產生的可衡量影響。

在本次會議中，我們將重點介紹模型客製化。了解您的選項，以及為什麼微調可能是適合您場景的正確選擇。了解 Azure AI Foundry 中的各種微調選項，並透過實際演示培養您對蒸餾（用於降低成本）和 RAFT（用於提高精度）等技術的直覺。您將獲得資源和見解，幫助您使用 Azure AI Foundry 簡化端對端模型最佳化之旅。

了解如何使用 Azure AI Search 和 PostgreSQL 建立可立即投入生產的 AI agents。本課程涵蓋代理檢索、基於圖譜的檢索以及高級基礎技術，助力您的企業 AI 應用。

該解決方案展示了設計、實施和部署多服務 AI agents 的模式，並考慮了治理、重複使用和負責任的 AI。

BRK-447 示範如何在 Visual Studio 中使用 GitHub Copilot 加速開發，如何透過 MCP 伺服器增強 Copilot 以提供文件感知建議，以及如何使用 Copilot 代理程式自動執行問題驅動的程式碼變更和 UI 更新。本次課程將簡短的現場示範與錄製片段結合，以適應較長或較脆弱的流程。

本次會議將探討企業如何使用 Microsoft Fabric 統一其資料資產，從而支援代理式 AI 應用。會議將以區域性 DIY 零售商 Zava 為例，展示如何實現碎片化資料系統的現代化、整合和 AI 就緒。與會者將觀看實際演示，涵蓋數據統一、轉換、治理、數據產品的持續集成/持續交付 (CI/CD) 以及 AI 賦能體驗的集成，同時確保強大的安全性和合規性。

在本課程中，您將了解如何使用支援 AI 的管理工具在 Azure 環境中執行常見的 IT 操作任務。

在本課程中，您將學習如何將 AI 整合到您的解決方案中，並解決諸如擴展、快取和安全等常見問題。您還將學習如何使用模型上下文協定 (MCP) 實現使用代理程式進行建置時的標準化。

建立生成式 AI 應用始於模型選擇，但贏得使用者信任則需要持續評估。在本講座中，您將了解 Azure AI 評估 SDK 如何幫助您在生產前後評估模型、分析結果並透過可觀察性提升品質。

在本次演講中，您將了解模型上下文協定 (MCP) 如何以標準化的方式改變 AI agents 與工具、資料以及彼此之間的連接方式，並成為 Microsoft 生態系統的一部分，無論您是在 Azure AI Foundry、Copilot Studio 還是 GitHub Copilot 中工作。 MCP 不僅僅是一個協議，更是建構智慧、可互作業系統的連結紐帶。您將快速、親身實踐地學習 MCP 基礎知識，然後深入建立您自己的 MCP 伺服器，在 VS Code 中使用它作為主機，並使用 GitHub Copilot 作為客戶端。

隨著 85% 企業採用多模型 AI 策略，開發人員在為每項任務選擇、部署和管理合適的模型時面臨日益複雜的挑戰。在本次會議中，我們將探討 Azure AI Foundry 中的模型路由器如何根據效能、成本和延遲智慧地自動選擇模型。這款智慧編排層可降低營運開銷、加速部署，並在整個組織內實現可擴展的 AI 營運。告別模型疲勞，讓路由器承擔策略重任。

您在社區攤位試用過 AI 旅遊顧問嗎？在本次演講中，我們將詳細解析該代理商的建置過程，並深入探討其背後的技術。我們將涵蓋從指令、模型到工具和函數呼叫的所有內容，並探索如何透過介面和代理框架將整個體驗整合在一起。

資料準備不應成為一件繁瑣的瑣事。了解多雲 OneLake 快捷方式如何在 Microsoft Fabric 中無縫連接到資料來源，無需重複操作，運行快捷方式檔案轉換和快捷方式 AI 轉換（例如匯總和 PII 檢測），並使用 Data Wrangler 清理和調整結果。

了解 AI 如何利用向量支援、索引和 Visual Studio 工具，為 PostgreSQL Azure 資料庫帶來變革。探索如何使用新功能在幾分鐘內建立 AI 驅動的應用，從而提升資料互動、理解和優化能力。

為零售 DIY 公司 Zava 建立對話式 AI 代理，用於分析銷售數據並幫助客戶找到產品。學習如何使用 Azure AI Foundry 代理服務、用於外部資料連接的模型上下文協定 (MCP)，以及支援行級安全性 (RLS) 的 PostgreSQL 和用於基於角色的資料保護和語義搜尋的 pgvector，建立安全、智慧的 agents。

任何希望將 AI 配對程式設計技術與 GitHub Copilot 結合使用來執行具有挑戰性的工作（例如從一種程式語言遷移或翻譯到另一種程式語言）的技術人員都將受益。您將使用 GitHub Copilot 的高級技術，這些技術在翻譯不同程式語言的專案時尤其有用，並且能夠運用 GitHub Copilot 提供的不同模式。

本實驗將探討企業如何透過使用 Microsoft Fabric 統一資料資產，從而充分利用其遺留資料。在本實驗中，您將從數據混亂走向清晰。學習如何使用 Microsoft Fabric 和 Azure Databricks 進行資料擷取、轉換和 AI 驅動的洞察。建立可擴展的數據解決方案，並探索代理 AI，從而實現更明智的決策並產生實際的業務影響。

了解 Azure 中的 Copilot 如何透過查看日誌和簡化操作來提升應用的彈性。親身體驗真實場景，了解 GitHub Copilot 如何增強您的建置和部署工作流程。