Ce cours présente les concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Nous discuterons des types et des tâches d'apprentissage automatique, ainsi que des algorithmes d'apprentissage automatique. Vous explorerez Python en tant que langage de programmation populaire pour les solutions d'apprentissage automatique, y compris l'utilisation de certains paquets de l'écosystème scientifique qui vous aideront à mettre en œuvre l'apprentissage automatique.
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Développer des applications d'IA sur Azure
Instructeur : Ronald J. Daskevich, DCS
47 873 déjà inscrits
Inclus avec
(973 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Définir l'intelligence artificielle et le langage machine
Décrire les outils et les rôles de l'IA, ainsi que le processus de science des données de l'équipe Microsoft
Travailler avec les API Azure, y compris celles relatives à la vision, au langage et à la recherche
Créez, entraînez, testez et déployez votre modèle d'IA dans le nuage
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Azure Machine Learning Service
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Espace de travail Azure Machine Learning
- Catégorie : Modèles Azure AI
- Catégorie : Processus de sciences des données de l'équipe Microsoft
Détails à connaître
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module présente l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. Ensuite, nous parlerons des types et des tâches d'apprentissage automatique. Cela conduit à une discussion sur les algorithmes d'apprentissage automatique. Enfin, nous explorerons python comme un langage populaire pour les solutions d'apprentissage automatique et partagerons quelques paquets de l'écosystème scientifique qui vous aideront à mettre en œuvre l'apprentissage automatique. À la fin de cette unité, vous serez en mesure d'implémenter des modèles d'apprentissage automatique dans au moins une des bibliothèques d'apprentissage automatique python disponibles.
Inclus
10 vidéos6 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
Ce module présente les outils d'apprentissage automatique disponibles dans Microsoft Azure. Il examine ensuite les approches standardisées développées pour aider les projets d'analyse de données à réussir. Enfin, il vous donne des conseils spécifiques sur l'approche de la science des données en équipe de Microsoft pour inclure les rôles et les tâches impliqués dans le processus. L'exercice à la fin de cette unité vous renvoie à la documentation de Microsoft pour mettre en œuvre ce processus dans leur solution DevOps si vous n'avez pas la vôtre.
Inclus
9 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
Ce module vous présente l'apprentissage automatique pré-entraîné et géré de Microsoft, proposé sous forme d'API REST dans leur suite de services cognitifs. Nous mettons spécifiquement en œuvre des solutions utilisant l'api de vision par ordinateur, l'api de reconnaissance faciale, et nous faisons de l'analyse de sentiment en appelant le service de langage naturel.
Inclus
7 vidéos3 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
Ce module vous présente les capacités du service Azure Machine Learning. Nous verrons comment créer et référencer un espace de travail ML. Nous verrons ensuite comment entraîner un modèle d'apprentissage automatique à l'aide du service Azure ML. Nous parlerons de l'objectif et du rôle des expériences, des exécutions et des modèles. Enfin, nous parlerons des ressources Azure disponibles pour entraîner vos modèles d'apprentissage automatique. Les exercices de cette unité comprennent la création d'un espace de travail, la construction d'une cible de calcul et l'exécution d'un cycle de formation à l'aide du service Azure ML.
Inclus
7 vidéos3 lectures5 devoirs
Ce module explique comment se connecter à votre espace de travail. Ensuite, nous expliquons comment fonctionne le registre de modèles et comment enregistrer un modèle entraîné localement et à partir d'une exécution d'entraînement de l'espace de travail. En outre, nous vous montrons les étapes de préparation d'un modèle pour le déploiement, y compris l'identification des dépendances, la configuration d'une cible de déploiement, la construction d'une image de conteneur. Enfin, nous déployons un modèle entraîné en tant que service Web et le testons en envoyant des objets JSON à l'API.
Inclus
8 vidéos1 lecture4 devoirs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
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Avis des étudiants
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