Ce cours est conçu pour fournir une base complète dans Azure Apprentissage automatique, équipant les apprenants avec les compétences pour déployer, gérer et optimiser efficacement les modèles ML. Les participants commenceront par explorer le déploiement et la consommation de modèles dans Azure ML, en comprenant comment rendre opérationnelles les solutions d'apprentissage automatique dans les environnements de production.

Le cours progresse vers la gestion et l'évaluation des modèles, couvrant des concepts clés tels que le suivi des performances, les stratégies de recyclage et les meilleures pratiques pour assurer l'exactitude des modèles. Les apprenants acquerront une expertise dans les flux de travail Azure AutoML, de la préparation des données à la sélection et à l'évaluation des modèles, garantissant un développement ML automatisé mais efficace. En outre, le cours couvre les aspects clés de MLOps, permettant une intégration transparente avec les services Azure pour des opérations d'apprentissage automatique évolutives et sécurisées. Ce cours est structuré en plusieurs modules, chacun comprenant des leçons et des conférences vidéo qui fournissent des aperçus théoriques et des exercices pratiques. Les participants suivront environ 3 à 4 heures de contenu pédagogique, assurant à la fois la compréhension conceptuelle et l'application pratique. Pour renforcer l'apprentissage, des devoirs notés et non notés sont inclus dans chaque module pour tester les capacités des apprenants dans des scénarios du monde réel. Module 1 : Azure IA Foundry : Développement et optimisation de modèles de bout en bout Module 2 : Optimiser l'apprentissage des modèles avec Azure Apprentissage automatique À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'apprendre Comprendre les concepts d'Azure IA Foundry, y compris son rôle dans l'optimisation des modèles, le réglage fin et les stratégies de génération augmentée par récupération (RAG). Apprendre à explorer et à gérer le catalogue de modèles et les collections au sein d'Azure IA Foundry et ML, et à utiliser les ressources de calcul de manière efficace. Acquérir une expérience pratique du test et de l'évaluation manuelle des invites dans la zone de jeu du portail Azure IA Foundry, y compris le suivi des variantes d'invites. Découvrir comment créer et configurer les index de recherche dans le portail Azure, en utilisant Azure IA Search pour améliorer la récupération des données et le déploiement des modèles.