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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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