Ce module approfondit les concepts fondamentaux et les flux de travail pratiques de l'apprentissage automatique au sein de l'écosystème Azure. Les apprenants explorent les types d'apprentissage automatique courants, comprennent la structure des ensembles de données et évaluent les modèles à l'aide de métriques clés telles que l'AUC et le FPR. Le module présente en outre les outils sans code d'Azure tels que AutoML et ML Designer, guidant les apprenants à travers le cycle de vie complet de la création de modèles - de l'enregistrement des données au déploiement - sans nécessiter d'expertise en programmation. Grâce à des expériences visuelles et automatisées, les apprenants développeront une solide maîtrise de la façon de construire, d'entraîner et de déployer efficacement des modèles dans Azure Apprentissage automatique.

Ce module explore la façon dont Microsoft Azure prend en charge un large éventail de services d'IA axés sur la perception et l'interaction. Les apprenants acquerront des connaissances fondamentales sur la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et les charges de travail d'IA conversationnelle. Ils examineront des applications pratiques, exploreront les services Azure pertinents et comprendront comment construire des solutions à l'aide d'outils tels que Computer Vision, Text Analytics et Azure Bot Services - permettant des interactions intelligentes par le biais de la reconnaissance visuelle, de la compréhension de texte et des interfaces conversationnelles.