机器学习是人工智能的核心,许多现代应用和服务都依赖于预测性机器学习模型。训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以让这一切变得更容易。在本课程中,您将学习如何使用 Azure 机器学习来创建和发布模型,而无需编写代码。 本课程将帮助您备考 AI-900:Microsoft Azure AI 基础。本课程是为参加 AI-900 认证考试做准备的五门课程中的第二门课程。本课程将向您传授人工智能基础知识考试领域中的核心概念和技能。 本初级课程适合刚刚开始使用 Microsoft Azure 并希望了解 Microsoft Azure 产品和获得产品实践经验的 IT 人员。Microsoft Azure AI Fundamentals 可用于准备其他基于 Azure 角色的认证,如 Microsoft Azure Data Scientist Associate 或 Microsoft Azure AI Engineer Associate,但它不是任何这些认证的先决条件。 本课程面向具有技术和非技术背景的考生。不要求具备数据科学和软件工程经验;但是,具备一些一般的编程知识或经验也是有益的。 要成功学习本课程,您需要具备基本的计算机知识和熟练的英语语言能力。您应该熟悉基本的计算概念和术语、一般技术概念,包括机器学习和人工智能的概念。
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您将学到什么
如何利用 Azure Machine Learning Studio 描述无代码机器学习的功能
如何确定创建机器学习解决方案的核心任务
如何描述机器学习的核心概念
如何识别常见的机器学习类型
您将获得的技能
要了解的详细信息

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2 个测验,10 项作业
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以帮助简化这一过程。在本模块中,您将学习如何识别不同类型的机器学习模型,以及如何使用 Azure 机器学习的自动机器学习功能来训练和部署预测模型。
涵盖的内容
3个视频8篇阅读材料1个测验2个作业1个讨论话题1个插件
回归是一种有监督的机器学习技术,用于预测数值。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建回归模型。
涵盖的内容
2个视频8篇阅读材料1个测验2个作业
分类是一种有监督的机器学习技术,用于预测类别或类别。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建分类模型。
涵盖的内容
2个视频8篇阅读材料3个作业
聚类是一种无监督机器学习技术,用于根据相似实体的特征对其进行分组。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建聚类模型。
涵盖的内容
2个视频9篇阅读材料3个作业1个讨论话题
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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已于 Aug 14, 2024审阅
Fantastic hands on experience with the right mix of repetition and new content
已于 Jul 4, 2021审阅
I thoroughly enjoyed understanding the basic AI concepts
已于 Feb 2, 2022审阅
This course need to be rework as Azure has changed/ modified its GUI a lot, otherwise it is very good.
常见问题
有兴趣了解人工智能 (AI) 解决方案类型以及 Microsoft Azure 上可用于创建这些解决方案的服务的 IT 专业人员。
希望获得更多技能或证书以展示常见 ML 和 AI 工作负载知识以及如何在 Azure 上实施这些知识的在职 IT 专业人员。 希望专注于 Azure 人工智能特定领域的 IT 专业人员。
机器学习是人工智能的核心,许多现代应用和服务都依赖于预测性机器学习模型。训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以让这一切变得更容易。在本课程中,您将学习如何使用 Azure 机器学习来创建和发布模型,而无需编写代码。
您需要在四周内每周至少花费一小时来完成本课程的所有内容。
更多问题
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