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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Grundlagen von Azure Machine Learning

  • Überblick über Funktionen und Architektur von AML
  • Überblick 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
  • Umgang mit und Vermeidung von Overfitting

Modellverwaltung und Bereitstellung

  • Registrierung eines trainierten Modells
  • Erstellung eines Modellimages
  • Bereitstellung eines Modells

Grundlagen der OpenAI API auf Azure

  • Einführung in die OpenAI API
  • API-Konfiguration und Authentifizierung

Abruf und Anwendungintegration

  • Dokumente mit AI Search
  • Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen

Anpassung und Produktionspraktiken

  • Fine-Tuning / Anpassung von Modellen
  • Bewährte Verfahren 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

  • Wissenschaftler für Datenanalyse und ML-Entwickler
  • Anwendungsentwickler, die KI-Funktionen integrieren
  • Technische Leiter und Lösungsarchitekten

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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