Kursüberblick
Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um Dateneingabe und -vorbereitung, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler mit vorhandenen Kenntnissen in Python und Machine-Learning-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow, die Machine-Learning-Lösungen in der Cloud aufbauen und betreiben wollen.
Zertifizierungen
Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:
Voraussetzungen
Erfolgreiche Azure Data Scientists beginnen ihre Tätigkeit mit grundlegenden Kenntnissen über Cloud Computing-Konzepte und Erfahrung mit allgemeinen Data Science- und Machine Learning-Tools und -Techniken.
Konkret:
- Erstellen von Cloud-Ressourcen in Microsoft Azure.
- Verwendung von Python zur Erforschung und Visualisierung von Daten.
- Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit gängigen Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow.
- Arbeiten mit ContainernUm diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren:
- Erkunden Sie die Microsoft Cloud-Konzepte.
- Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen.
- Verwalten von Containern in AzureWenn Sie völlig neu im Bereich Data Science und maschinelles Lernen sind, sollten Sie zunächst die Microsoft Azure AI Fundamentals absolvieren.
Kursinhalt
- Erkunden und Konfigurieren des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
- Mit Azure Machine Learning experimentieren
- Optimieren Sie das Modelltraining mit Azure Machine Learning
- Verwalten und Überprüfen von Modellen in Azure Machine Learning
- Bereitstellen und Nutzen von Modellen mit Azure Machine Learning
- Entwickeln generativer KI-Apps im Azure KI Foundry-Portal
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