Dieses Modul befasst sich mit den grundlegenden Konzepten und praktischen Workflows des Maschinellen Lernens innerhalb des Azure-Ökosystems. Die Lernenden lernen gängige Typen des Maschinellen Lernens kennen, verstehen die Struktur von Datensätzen und bewerten Modelle anhand von Schlüsselmetriken wie AUC und FPR. Das Modul stellt außerdem die No-Code-Tools von Azure wie AutoML und ML Designer vor und führt die Lernenden durch den gesamten Lebenszyklus der Modellerstellung - von der Datenregistrierung bis zur Bereitstellung -, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Durch visuelle und automatisierte Erfahrungen werden die Lernenden ein solides Verständnis dafür entwickeln, wie man Modelle in Azure Machine Learning effizient erstellt, trainiert und bereitstellt.

In diesem Modul wird untersucht, wie Microsoft Azure einen breiten Bereich von KI-Diensten mit Schwerpunkt auf Wahrnehmung und Interaktion unterstützt. Die Lernenden erhalten grundlegende Kenntnisse über Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-Workloads für Konversationen. Sie werden praktische Anwendungen untersuchen, relevante Azure-Dienste erkunden und verstehen, wie man Lösungen mit Tools wie Computer Vision, Text Analytik und Azure Bot Services erstellt - und so intelligente Interaktionen durch visuelle Erkennung, Textverständnis und konversationelle Schnittstellen ermöglicht.