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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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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学生评论
270 条评论
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已于 Jan 24, 2023审阅
I would have preferred following the practical exercises via video or links to Microsoft videos should have been provided in an additional resources section
已于 Aug 14, 2024审阅
Fantastic hands on experience with the right mix of repetition and new content
已于 Nov 22, 2022审阅
i was fun but a bit of not able to grasp the concepts
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。
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