Diese Woche vermittelt ein grundlegendes Verständnis der Konzepte und der Terminologie des Maschinellen Lernens und konzentriert sich auf Schlüsselelemente wie gängige ML-Modelle, die Rolle von Merkmalen und Labels sowie die Unterschiede zwischen Trainings- und Validierungsdatensätzen. Die Lernenden werden auch in Deep Learning-Techniken eingeführt und sammeln praktische Erfahrungen mit Experimenten zum Automatisierten Maschinellen Lernen (AutoML). Am Ende dieser Woche werden die Teilnehmer in der Lage sein, Aufgaben des Maschinellen Lernens zu identifizieren, die geeigneten Azure-Dienste auszuwählen und ihre eigenen ML-Modelle selbstbewusst und effizient zu entwickeln und zu trainieren.

Diese Woche vermittelt ein umfassendes Verständnis von Azure KI Vision und seinen wichtigsten Funktionen, einschließlich der Klassifizierung von Bildern, der Objekterkennung und der optischen Zeichenerkennung (OCR). Die Lernenden erfahren, wie diese Dienste in realen Szenarien angewendet werden, und sammeln praktische Erfahrungen mit Azure KI Custom Vision, um Modelle für spezifische Bildkennzeichnungs- und Erkennungsaufgaben zu erstellen und bereitzustellen. Darüber hinaus deckt das Modul den Azure KI Face Service ab und konzentriert sich auf die Erkennung von Gesichtern anhand praktischer Demonstrationen. Am Ende dieser Woche werden die Lernenden mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausgestattet sein, um intelligente Bildverarbeitungslösungen mit den leistungsstarken KI-Tools von Azure zu entwerfen und zu implementieren.

Diese Woche vermittelt ein umfassendes Verständnis der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Sprachtechnologien unter Verwendung der Azure KI-Dienste. Die Teilnehmer lernen wesentliche NLP-Funktionen kennen, wie z. B. die Extraktion von Schlüsselsätzen, Sentimentanalyse, Spracherkennung und Entity-Erkennung. Das Modul deckt auch die Verwendung von Azure KI Speech für die Spracherkennung und -synthese ab, was die Erstellung von sprachgesteuerten Anwendungen ermöglicht. Darüber hinaus werden die Lernenden die Übersetzungsdienste von Azure kennenlernen, um mehrsprachige Lösungen zu implementieren, die die globale Kommunikation erleichtern. Am Ende dieser Woche werden die Teilnehmer in der Lage sein, fortgeschrittene Sprachlösungen mit Azure KI zu entwerfen und zu implementieren, einschließlich Textanalyse und Entwicklung eigener Sprachmodelle.

Dieses Modul bietet einen umfassenden Überblick über Generative KI, wobei der Schwerpunkt auf den grundlegenden Konzepten, den wichtigsten Merkmalen und den realen Anwendungen liegt. Die Lernenden erhalten Einblicke in verantwortungsvolle KI-Praktiken bei der Bereitstellung von generativen Modellen, um eine ethische und sichere KI-Entwicklung zu gewährleisten. Das Modul befasst sich auch mit den leistungsstarken Funktionen der Azure OpenAI Services, einschließlich Code-Generierung, Bilderstellung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Darüber hinaus werden die Teilnehmer in Azure KI Foundry eintauchen, um fortschrittliche Tools wie Retrieval Augmented Generation (RAG) und Modell-Optimierungsstrategien zu erforschen, die sie in die Lage versetzen, KI- und ML-Workflows zu verbessern. Am Ende dieses Moduls verfügen die Teilnehmer über die praktischen Kenntnisse, die für das Fine-Tuning von Modellen, die Optimierung der Leistung und die effektive Bereitstellung robuster KI-Lösungen erforderlich sind.