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Schulungsübersicht
Grundlagen von Azure Machine Learning
- Übersicht über die Funktionen und Architektur von AML
- Einführung in durchgehende Workflows in AML (Azure ML-Pipelines)
- Navigation im Azure Machine Learning Studio
Datenvorbereitung und Modellierung
- Datenvorbereitung
- Modellaufbau
- Ausbildung und Test eines Modells
Modellbewertung und Robustheit
- Validierungsmetriken für ML-Modelle
- Umgang mit 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
- API-Konfiguration und Authentifizierung
Abfrage und Anwendungintegration
- Dokumente mit AI Search abrufen
- Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen
Anpassung und Produktionspraktiken
- Fine-Tuning / Anpassung von Modellen
- Best Practices in der Produktion
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python und Grundverständnis für maschinelle Lernverfahren
- Erfahrung mit REST-APIs oder SDKs
- Basiskenntnisse im Umgang mit Azure-Diensten
Zielgruppe
- Data Scientists und ML-Ingenieure
- Anwendungsprogrammierer, die KI-Funktionen implementieren
- Technische Leiter und Solution Architectes
14 Stunden