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Schulungsübersicht
Grundlagen von Azure Machine Learning
- Überblick über Funktionen und Architektur von AML
- Ein End-to-End-Arbeitsablauf in AML – Azure ML-Pipelines im Detail
- Nutzung des Azure Machine Learning Studios
Datenvorbereitung und Modellentwicklung
- Datenaufbereitung
- Erstellung eines Modells
- Training sowie Testen des Modells
Modellauswertung und Robustheit
- Geeignete Validierungsmetriken für ML-Modelle
- Umgang mit Überanpassung – Prävention und Abhilfe
Modellverwaltung und Bereitstellung
- Registrierung eines trainierten Modells
- Erstellung einer Modell-Image-Datei
- Bereitstellung des Modells
Einführung in die OpenAI-API unter Azure
- Grundlagen der OpenAI-API
- Konfiguration und Authentifizierung der API<\/li>
Dokumentensuche sowie Integration in Anwendungen
- Nutzung von AI Search zur Dokumentensuche
- Integration von OpenAI-Modellen in bestehende Anwendungen
Individuelle Anpassung und bewährte Produktionspraktiken
- Feinabstimmung bzw. individuelle Anpassung von Modellen
- Bewährte Praktiken im Live-Einsatz
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Python sowie elementare Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
- Erfahrung mit REST-APIs oder SDKs
- Basiswissen über Azure-Dienste
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und ML-Entwickler
- Anwendungsentwickler, die KI-Funktionen implementieren wollen
- Technische Leiter sowie Lösungsarchitekten
14 Stunden
