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Microsoft Azure for AI and Machine Learning

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Microsoft Azure for AI and Machine Learning

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Dozent: Microsoft

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Microsoft Azure-based Troubleshooting
  • Kategorie: Microsoft Azure Machine Learning Service
  • Kategorie: Cloud Resource Optimization
  • Kategorie: End-to-end ML Workflow Management
  • Kategorie: Model Deployment on Microsoft Azure

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27 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Software Development

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Microsoft AI & ML Engineering (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This module provides a comprehensive guide to setting up and managing Azure resources specifically tailored for AI and ML projects. As organizations increasingly leverage Azure's cloud infrastructure to build and deploy AI/ML solutions, understanding how to configure and manage these resources efficiently becomes critical. This module equips you with the skills to configure Azure resources, set up Azure Machine Learning workspaces, implement data storage solutions, and establish secure access controls. The module includes a blend of theoretical knowledge and practical exercises, featuring hands-on labs and real-world scenarios to reinforce learning objectives. You'll have the opportunity to apply your skills in a controlled environment, ensuring you gain practical experience in configuring and managing Azure resources for AI/ML projects.

Das ist alles enthalten

10 Lektüren7 Aufgaben

This module delves into the intricacies of building and managing comprehensive data workflows and ML processes on Azure. The module covers the end-to-end process of ingesting data, preprocessing it, training ML models, and overseeing the training life cycle. Learners will gain hands-on experience with Azure services that streamline and enhance data and ML operations, ensuring effective management and monitoring of ML projects. You will engage in hands-on exercises to apply your knowledge in building and managing data ingestion pipelines, preprocessing data, training ML models, and monitoring ML processes. Through interactive sessions and guided practices, you'll develop the skills necessary to effectively manage end-to-end data and ML workflows in Azure.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren6 Aufgaben

This module focuses on the critical aspects of deploying, managing, and monitoring ML models within Azure production environments. This module provides a detailed exploration of best practices for model deployment, continuous integration and delivery (CI/CD), version control, and performance monitoring. You will learn to streamline the model life cycle from deployment to ongoing management, ensuring robust and reliable ML operations. Through interactive learning and guided practice, you will acquire the skills needed to effectively manage the life cycle of ML models in Azure production environments.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren5 Aufgaben

This module focuses on the essential skills needed to troubleshoot, diagnose, and optimize AI and ML pipelines in Azure. This module covers the identification and resolution of common issues in Azure AI/ML workflows, systematic troubleshooting methods, effective use of diagnostic tools, and the implementation of automated alerts and remediation strategies. You will learn how to maintain the smooth operation and performance of AI/ML pipelines, ensuring reliable and efficient deployments. Through interactive sessions and guided practices, you'll develop the skills necessary to effectively troubleshoot and optimize your Azure AI/ML environments.

Das ist alles enthalten

6 Lektüren7 Aufgaben

This module provides a deep dive into practical strategies for addressing Azure issues, securing environments, and preparing for future software integrations. This module focuses on examining real-world use cases, understanding the ramifications of unsecured environments, and leveraging Azure documentation for continued learning. You will engage in ideation and discussion to anticipate potential issues and develop solutions for future integrations. Through collaborative learning and practical application, you'll develop a comprehensive approach to managing and securing Azure environments effectively.

Das ist alles enthalten

5 Lektüren2 Aufgaben1 peer review

Dozent

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Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen