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Schulungsübersicht
Grundlagen von Azure Machine Learning
- Übersicht über AML-Funktionen und Architektur
- Übersicht eines durchgängigen Workflows in AML (Azure ML-Pipelines)
- Navigieren im Azure Machine Learning Studio
Datenvorbereitung und Modellentwicklung
- Datenvorbereitung
- Erstellen eines Modells
- Training und Testen eines Modells
Modellbewertung und Robustheit
- Validierungsmetriken für ML-Modelle
- Umgang mit und Vermeidung von Overfitting
Modellverwaltung und Bereitstellung
- Registrierung eines trainierten Modells
- Erstellen eines Model-Images
- Bereitstellung eines Modells
Grundlagen der OpenAI-API auf Azure
- Einführung in die OpenAI-API
- API-Konfiguration und Authentifizierung
Datenabruf und Anwendungsintegration
- Dokumente mit AI Search durchsuchen
- Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen
Anpassung und Produktionspraktiken
- Fine-Tuning / Anpassung von Modellen
- Bewährte Praktiken in der Produktion
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Python und grundlegenden Konzepten des Machine Learnings
- Erfahrung mit REST-APIs oder SDKs
- Bekanntschaft mit Azure-Diensten
Zielgruppe
- Data Scientists und ML-Ingenieure
- Anwendungsentwickler, die KI-Funktionen implementieren
- Technische Leitende und Lösungsentwickler
14 Stunden