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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