學習進度

一、Microsoft Azure 

        Microsoft Azure 是微軟的公用雲端服務 (Public Cloud Service) 平台，是微軟線上服務 (Microsoft Online Services) 的一部份，過去稱為 Windows Azure。
        目前 Microsoft Azure 已包含 30 餘種服務，數百項功能，幫助我們 利用雲端完成許多事情，比如說，架設虛擬機、資料庫、網頁、APP 的服務整合、訊息的推送中樞，甚至是現在當紅的機器學習，區塊鏈，都可以透過 Azure 來進行部屬，並且為微軟帶來了 12 億美元的獲利 (2015 年度) 。 
         在剛進公司的時候，主管就幫我開了一個帳號，讓我能去試用 Azure 上的這些 功能，雖然到目前為止沒有把全部功能都使用過，但是還是學到很多東西，並且覺得微軟把這些功能整合在一起，真的非常的方便，它大大減少我們開發人員很多查找的時間。

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二、Microsoft Teams 

        Microsoft Teams 是 Office 365 中，以交談為主的工作區，也是 Office 365 中，解決小 組工作的獨特需求和挑 戰的一個協同合作服務，整合了所有能讓您的小組更具凝聚力且更有效率所需的人員、內容和工具。  
         Teams 類似於 Line，一樣可以群組聊天、一對一聊天，也可以傳送貼圖、照片、檔案等，但是最大的不同是，它能對成員傳送上來的 檔案做歸檔的動作，而 Line 不行，並且時間久了檔案也無法開啟，因此很不方便。在視訊會議時，也能一邊展示 PPT，一邊做修改及說明，目前公司內部已逐漸替代 Skype 了，但外部使用 Teams 的人好像還不是非常多。

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三、Azure Machine Learning 

        Azure Machine Learning 服務提供雲端架構的環境，可用於準備資料、定型、測試、部署、管理及追蹤機器學習服務模型。開始訓練您的本機電腦，然後向外擴充到雲端。此服務完全支援開放原始碼技術，例如 PyTorch、TensorFlow 和 Scikitlearn，並可用於任何一種機器學習，從傳統 ML 以至深度學習、監督式和非監督式學習。

        Machine Learning Studio 是可進行共同作業的拖放式視覺化工作區，可於該處建置、測試及部署機器學習解決方案，而無須撰寫任何程式碼。它會使用預先建置且預先設定的機器學習演算法 和資料處理模組，以及專屬計算平台。

         Azure Machine Learning 服務同時提供 SDK 與視覺化介面 (預覽)，可快速準備資料、定型 及部署機器學習服務模型。 視覺 化介面 (預覽) 對 Studio 提供類 似的拖放體驗。 不過，不同於 Studio 的專屬計算平台，視覺化介面會使用您自己 的計算資源，且已完全整合到 Azure Machine Learning 服務中。

         雖然目前還沒有實際做出甚麼，但是也通過這些學習了解到如何使用 AML 輕鬆 做出一個模型。 

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四、Microsoft Graph 

        Microsoft Graph 是開發人員可以存取所有資料、智慧和 Api 包括 Exchange、 SharePoint、Azure Active Directory、OneDrive、Outlook、OneNote、規劃、Excel 和其他 Microsoft 的智慧型定域機組中儲存的統一的閘道。
        Microsoft Graph 彙總多個服務的資訊，並讓訊息應用程式可以在單一要求中。開發人員可以建立使用者和群組中心的經驗，幫助使用者。範例︰您即將要符合產能應用程式，可讓您的設定檔和所有人的圖片，可以告訴您其組織結構，以及與它們相關的主題。它並不重要資料的儲存位置。Microsoft Graph 與您取得單一端點的存取權限。

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五、 Language Understanding Intelligent Service (LUIS) 

        LUIS 是一種 API 雲端式服務，可將自訂機器學習智慧套用至使用者的對話、 自然語言文字中，以預測整體意義，並找出相關的詳細資訊。

        LUIS 的用戶端應用程式（社群媒體應用程式、聊天機器人，以及具備語音功能 的桌面應用程式）是任何對話應用程式，可與使用者透過自然語言溝通來完成工 作。

        我可以從一句話中判斷它的意圖及實體，通過訓練使它更完整，從而得到評分 最高的意圖。