Beschreibung
AI-102T00: Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung
Zielgruppe: Nur für Unternehmen und Institutionen.Das "AI-102T00: Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung" Seminar vermittelt IT-Experten die Fähigkeiten, KI-Lösungen mit Azure Machine Learning zu entwerfen, implementieren und verwalten. Die Teilnehmenden lernen, wie sie die verschiedenen Azure AI-Dienste und -Tools auswählen und anwenden, um Machine-Learning-Modelle zu erstellen und bereitzustellen. Sie lernen auch DevOps-Praktiken für die Continuous Integration und Continuous Deployment von Modellen anzuwenden, Sicherheitskonfigurationen in Azure zu implementieren und KI-Lösungen in Azure zu überwachen und zu debuggen. Das Seminar enthält praktische Übungen und praktische Anwendungen, um den Teilnehmenden zu helfen, ihre Fähigkeiten in der Arbeit mit Azure Machine Learning zu verbessern und ihre Fähigkeit zu entwickeln, KI-Lösungen in Azure erfolgreich zu implementieren. Das Seminar richtet sich an IT-Expert:innen, die bereits Kenntnisse in Machine Learning, Cloud-Computing und Programmierung haben und ihre Fähigkeiten in der Arbeit mit Azure Machine Learning vertiefen möchten.
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 7 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Einführung in KI und Azure
- Einführung in KI: Was ist KI, Machine Learning und Deep Learning?
- Übersicht über Azure AI-Lösungen: Cognitive Services, Machine Learning Services, Data Science Virtual Machines, Azure Databricks, usw.
- Erste Schritte mit Azure Machine Learning: Erstellung von Arbeitsbereichen, Verwaltung von Ressourcen, Erstellung von Jupyter-Notebooks, Konfiguration von Compute-Ressourcen, usw.
- Hands-on-Übung: Erstellen eines Arbeitsbereichs und einer Compute-Instanz in Azure Machine Learning
- Entwerfen von KI-Lösungen
- Planen von KI-Lösungen: Identifizieren von Geschäftsproblemen, Erstellen von KI-Use-Cases, Erstellen von Anforderungen und Zielen, Identifizieren von Datenquellen und -anforderungen, usw.
- Entwerfen von KI-Lösungen mit Azure Machine Learning: Erstellung von Experimenten und Pipelines, Auswahl von Algorithmen und Hyperparametern, Evaluierung von Modellen, usw.
- Entwerfen von Datenpipelines für KI-Lösungen: Datenbereinigung, -transformation, -aufbereitung und -modellierung, Verwendung von Datenquellen und -speichern in Azure, usw.
- Hands-on-Übung: Erstellung einer Datenpipeline mit Azure Machine Learning
- Implementierung von KI-Lösungen
- Implementierung von Datenpipelines für KI-Lösungen: Erstellung von Datenpipelines mit Azure Machine Learning, Überwachung von Datenpipelines, Ausführung von Datenpipelines in der Cloud, usw.
- Implementierung von Modellen mit Azure Machine Learning: Erstellung von Modellen in Azure Machine Learning, Schulung und Validierung von Modellen, Auswahl von Modellen, Konfiguration von Modellparametern, usw.
- Überwachung und Fehlerbehebung von KI-Lösungen: Überwachung von Modellleistung, Verfolgung von Metriken und Ausgaben, Identifizierung von Problemen und Fehlerbehebung, usw.
- Hands-on-Übung: Implementierung eines Modells mit Azure Machine Learning
- Bereitstellung und Verwaltung von KI-Lösungen
- Bereitstellung von KI-Modellen in Azure: Erstellung von Diensten und APIs für KI-Modelle, Verwendung von Azure Kubernetes Service und Azure Container Instances, Skalierung von Modellleistung, usw.
- Überwachung von KI-Modellen in Azure: Überwachung der Leistung von bereitgestellten Modellen, Überwachung von Endbenutzeraktivitäten, Überwachung von Ressourcennutzung und Kosten, usw.
- Verwaltung von KI-Modellen in Azure: Verwaltung von Modellversionen, Verwaltung von Berechtigungen und Zugriffssteuerung, Verwaltung von Ressourcen und Kosten, usw.
- Hands-on-Übung: Bereitstellung eines Modells als Dienst in Azure
- Wie können Sie in Azure Machine Learning ein Modell erstellen, das mehrere Dateneingaben akzeptiert?
- Welche Rolle spielt das Azure Machine Learning SDK bei der Entwicklung von KI-Lösungen in Azure?
- Was sind die Schritte, die erforderlich sind, um ein Machine-Learning-Modell in Azure bereitzustellen?
- Wie kann DevOps in die Entwicklung von KI-Lösungen in Azure integriert werden?
- Welche Sicherheitskonfigurationen müssen in Azure implementiert werden, um KI-Lösungen zu schützen?
- Wie können Sie die Leistung von Machine-Learning-Modellen in Azure überwachen und verbessern?
- Wie können Sie Modelle in Azure Machine Learning automatisch bereitstellen, wenn neue Daten verfügbar sind?
- Wie können Sie Fehler in KI-Lösungen in Azure debuggen und beheben?
- Welche Azure-Dienste und -Tools können bei der Entwicklung von KI-Lösungen in Azure verwendet werden?
- Was sind die bewährten Methoden für die Entwicklung von KI-Lösungen in Azure mit Azure Machine Learning?
Zielgruppe / Voraussetzungen
- Datenwissenschaftler:innen und Entwickler, die KI-Lösungen mit Azure Machine Learning entwickeln und implementieren möchten
- IT-Experten, die für die Entwicklung und Umsetzung von KI-Lösungen in ihrer Organisation verantwortlich sind
- IT-Expert:innen, die bereits Kenntnisse in Machine Learning und Cloud-Computing haben und ihre Fähigkeiten in der Arbeit mit Azure Machine Learning erweitern möchten
- Personen, die sich für Azure Machine Learning und die Entwicklung von KI-Lösungen in der Cloud interessieren und ihre Kenntnisse in diesem Bereich vertiefen möchten
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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