Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure (DP-100T01)
Lernen Sie, wie Sie Lösungen für maschinelles Lernen in der Cloud mit Azure Machine Learning betreiben können. In diesem Kurs erwerben Sie die entsprechenden Kenntnisse, um 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.
- Vorbereiten der Entwicklung von KI-Lösungen in Azure
- Erstellen und Nutzen von Azure KI-Services
- Sichern von Azure KI-Services
- Überwachen von Azure KI-Services'
- Bereitstellen von Azure KI-Services in Containern
- Analysieren von Bildern
- Klassifizieren von Bildern
- Erkennen, Analysieren und Identifizieren von Gesichtern
- Lesen von Text in Bildern und Dokumenten mit dem Azure KI Vision-Dienst
- Analysieren von Videos
- Analysieren von Text mit Azure KI Language
- Erstellen einer Lösung für die Funktion „Fragen und Antworten“
- Erstellen eines Conversational Language Understanding-Modells
- Erstellen einer Lösung für die benutzerdefinierte Textklassifizierung
- Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens
- Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen
- Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen
- Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
- Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden
- Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen
- Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning
- Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning
- Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen
- Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen
- Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
- Modelltraining mit MLflow in Aufträgen verfolgen
- Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
- Hyperparameter-Abstimmung mit Azure Machine Learning durchführen
- Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt
- Bereitstellen eines Modells für einen Batch-Endpunkt
| Veranstaltungs-Code | FB24-498637-61741027 |
| berufsbegleitend | Ja |
Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs:
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. Dazu gehören 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 Containern Um diese Grundkenntnisse zu erwerben, sollten Sie vor der Teilnahme am Kurs die folgende kostenlose Online-Schulung absolvieren: Erkunden von Microsoft Cloud-Konzepten Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen Verwalten von Containern in Azure Wenn Sie völlig neu im Bereich Data Science und maschinelles Lernen sind, sollten Sie zunächst den Kurs Microsoft Azure AI Fundamentals absolvieren.
Veranstaltungsort:
21614 Buxtehude
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