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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen von Azure Machine Learning
- Übersicht über AML-Funktionen und Architektur
- Übersicht über einen End-to-End-Workflow in AML (Azure ML-Pipelines)
- Besienung von Azure Machine Learning Studio
Datenvorbereitung und Modellierung
- Datenvorbereitung
- Entwicklung eines Modells
- Training und Testen eines Modells
Modellbewertung und Robustheit
- Validierungsmetriken für ML-Modelle
- Bewältigung und Vermeidung von Overfitting
Modellverwaltung und Bereitstellung
- Registrierung eines trainierten Modells
- Erstellen eines Modell-Images
- Bereitstellung eines Modells
Grundlagen der OpenAI-API auf Azure
- Einführung in die OpenAI-API
- API-Konfiguration und Authentifizierung
Abfrage und Integration in Anwendungen
- Dokumente mit AI Search
- Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen
Anpassung und Praxis für den Produktivbetrieb
- Feinabstimmung / Anpassung des Modells
- Best Practices für den Produktivbetrieb
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Python und den Grundlagen des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit REST-APIs oder SDKs
- Grundlegende Kenntnisse der Azure-Dienste
Zielgruppe
- Data Scientists und ML-Ingenieure
- Anwendungsentwickler, die KI-Funktionen erstellen
- Technische Leiter und Lösungsarchitekten