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Schulungsübersicht
Azure Machine Learning Grundlagen
- Übersicht der AML-Funktionen und -Architektur
- Übersicht über den end-to-end-Ablauf in AML (Azure ML-Pipelines)
- Navigieren im Azure Machine Learning Studio
Datenvorbereitung und Modellbildung
- Datenvorbereitung
- Modellbau
- Ausbilden und Testen eines Modells
Modellevaluierung und Robustheit
- Validierungsmaße für ML-Modelle
- Bearbeitung und Vermeidung von Überanpassung (Overfitting)
Modellverwaltung und -bereitstellung
- Anmelden eines ausgebildeten Modells
- Erstellen einer Modellbildschirmabbildung
- Bereitstellen eines Modells
Grundlagen der OpenAI API in Azure
- Einführung in die OpenAI API
- Konfiguration und Authentifizierung der API
Rückgewinnung und Anwendungsintegration
- Dokumente mit AI-Suche
- Integration von OpenAI-Modellen in Anwendungen
Anpassung und Produktionspraktiken
- Fine-Tuning / Anpassung des Modells
- Beste Praktiken für die Produktion
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Python und grundlegenden Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit REST APIs oder SDKs
- Grobes Verständnis der Azure-Dienste
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure
- Anwendungsentwickler, die AI-Funktionen erstellen
- Technische Leads und Lösungsarchitekten
14 Stunden
