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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen von Azure Machine Learning
- Übersicht über AML-Funktionen und Architektur
- Übersicht über einen durchgängigen Workflow in AML (Azure ML-Pipelines)
- Navigation in Azure Machine Learning Studio
Datenvorbereitung und Modellierung
- Datenvorbereitung
- Erstellung eines Modells
- Training und Testen eines Modells
Modellbewertung und Robustheit
- Validierungsmetriken für ML-Modelle
- Behandlung und Vermeidung von Overfitting
Modellverwaltung und Bereitstellung
- Registrierung eines trainierten Modells
- Erstellung eines Modell-Images
- Bereitstellung eines Modells
Grundlagen der OpenAI-API auf Azure
- Einführung in die OpenAI-API
- Konfiguration und Authentifizierung der API
Rückgewinnung und Anwendungsintegration
- Dokumente mit AI Search
- Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen
Anpassung und Produktionspraktiken
- Feinjustierung/Anpassung von Modellen
- Bewährte Praktiken in der Produktion
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Python und grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit REST-APIs oder SDKs
- Grundlegende Vertrautheit mit Azure-Diensten
Zielgruppe
- Data Scientists und ML-Ingenieure
- Anwendungsentwickler, die KI-Funktionen erstellen
- Technische Leads und Lösungsarchitekten
