ai-nights-biggner-track-custom-vision

ainightsbegineertrack-jp

Global AI Night (2019/4/2) Cognitive Services と Logic Apps で AI をアプリケーションに組み込むワークショップ

bfcompqnabot

Bot Framework Composer + QnA Maker で作る Q&A チャットボット ハンズオン

botbuilderv4_qnamaker

Bot Builder V4 SDK と QnA Maker を使った Q&A Bot アプリケーション作成 (2018/08版)

cogbot16_201808

Cogbot 勉強会 #16 (2018年8月28日開催) デモのソースコード

cognitiveworkshop

Microsoft Cognitive Services を使った AI 機能のハンズオン (2018/07版)

dataexplore-workshop

data explore using machine learning & deep learning

faqbot_mstsjp18

Tech Summit 2018 DA09 で使用した FAQ Bot のプロジェクト

gadgeteer

Base library for boards and sensors

generative-ai-for-beginners

12 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/

global-ai-mvp-summit-april-2019-jp

Global AI Night (2019/4/2) Azure Machine Learning Service でエネルギー需要予測するワークショップ

grfamilylibrary

GR-PEACH / SAKURA 用の .NET Micro Framework ライブラリ群

iotcvcatsdogs

Azure IoT Edge + Custom Visionでエッジデバイスで画像分類 ハンズオン

iotkittraining

オープンキャンパス (2021年) 組み込み開発 ハンズオン資料

ocai2022

LobeでAIプログラミング体験 ～ 2022年度 OCAオープンキャンパス体験授業コンテンツ

openai_hol

OpenAIのハンズオン

powerappshandson

PowerApps アプリ開発 ハンズオン (2018/07版)

predmaint-jp

Global AI Night (2019/4/2) Azure Machine Learning Service で機器故障までの残存有効寿命を予測するワークショップ

pythonaitraining

オープンキャンパス (2021年) Python + AI ハンズオン資料

pytorch-intro-jp

Global AI Night (2019/9/5, 2019/4/2) PyTorch と Azure Machine Learning Service のワークショップ

qnamakerbot

QnA Makerで Q&A チャットボットを作成するハンズオン資料

seosoft

Config files for my GitHub profile.

speechtoemotion

SpeechToText, Text Analytics を使って音声を感情分析

titanic_automl

Azure Machine Learning Automated ML で二項分類 ～ 機械学習のフローを理解する（タイタニック号から脱出できるか？）

titanic_machinelearningstudio

Azure Machine Learning Studio で二項分類 ～ 機械学習のフローを理解する（タイタニック号から脱出できるか？）

titanic_mlnet

ML.NET で二項分類 ～ 機械学習のフローを理解する（タイタニック号から脱出できるか？）

titanic_mlnetmodelbuilder

ML.NET Model Builderで二項分類 ～ 機械学習のフローを理解する（タイタニック号から脱出できるか？）

titanic_mlservicevisualinterface

Azure Machine Learning Service Visual interface で二項分類 ～ 機械学習のフローを理解する（タイタニック号から脱出できるか？）