azure

這篇介紹 Line 的 Messaging API 和機器人的串接。這當中會建立一個 LINE 官方帳號 2.0，使用者可以加入這個帳號來和機器人對話。

在上一篇完成了機器人的雲端佈署後，接下來要進行機器人和使用者介面的串接。這篇介紹臉書 Facebook 的 Messenger API 的串接。

簡單介紹 Azure 的新增資源方式 （Web App 為例）… Azure 入口網站網址：https://portal.azure.com/

就是對 Azure 入口網站（Azure Portal）做個簡單的介紹…

網址：https://portal.azure.com/

前一篇在地端完成了一個簡單的機器人，而這篇目標是將這個機器人放到 Azure 雲端 成為一個「App」，並建立「機器人通道註冊」與之相連。最後使用「機器人通道註冊」中的預設通道「WebChat 網路聊天」作為使用者介面來測試雲端佈署是否成功。

這一系列文章記錄了自己打造聊天機器人的過程與心得，當中用了微軟的機器人開發套件 Bot Framework v4 SDK (C#) 和微軟的雲端平台 Azure 與認知服務，做出可以分析自然語言、具備基本問答能力的機器人，而且在多個平台上可以共用同樣的程式碼。

非常感謝網路上許多高手提供自己的經驗和技術，讓這個簡單的機器人得以成形。

目的：依據 參考連結1 的模式，將等待訓練的 ML 模型送到 Azure ML Service Workspace 使用 GPU 來進行訓練（Experiment），以提高訓練效率

效果：用 ResNet50 訓練圖片 (128*128) 約 2 萬張，1 epoch CUP i5 訓練時間約 8700 秒；Azure GPU 約 800 秒

準備：(1) 在 Jupyter Notebook 上執行 Azure 工作區的建立和上傳資料 (2) 實際訓練內容 training script (train.py)

《AI + IoT Power Couple – Hands-on Custom AI at the Intelligent Edge》 微軟2019年亞太技術年會實作坊 講師：Ted Way、Darwin Schweitzer

課程目標：學習如何將 ML 模型佈署到 IoT 邊緣裝置，用以節省雲端傳輸與運算的消耗，並提升邊緣裝置的反應效率