コース概要

Azure Machine Learningの基礎

  • AML機能とアーキテクチャの概要
  • AML(Azure MLパイプライン)でのエンドツーエンドワークフローの概要
  • Azure Machine Learning Studioのナビゲーション

データ準備とモデリング

  • データ準備
  • モデルの構築
  • モデルの訓練とテスト

モデル評価と堅牢性

  • MLモデルの検証指標
  • 過学習の処理と予防

モデル管理と展開

  • 訓練済みモデルの登録
  • モデルイメージの作成
  • モデルの展開

AzureでのOpenAI APIの基礎

  • OpenAI APIの紹介
  • APIの構成と認証

検索とアプリケーション統合

  • Azure AI Searchを使用したドキュメント
  • OpenAIモデルをアプリケーションに統合する方法

カスタマイズとプロダクション実践

  • モデルの微調整/カスタマイズ
  • プロダクションでの最善の実践

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonと基本的な機械学習概念の理解
  • REST APIまたはSDKを使用した経験
  • Azureサービスの基本的な知識

対象者

  • データサイエンティストとMLエンジニア
  • AI機能を構築するアプリケーション開発者
  • テクニカルリードとソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー