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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours offre une expérience pratique avec les services d'IA et de ML de Microsoft Azure. Vous apprendrez à configurer, gérer et dépanner les flux de travail d'IA et de ML basés sur Azure. Le cours couvre l'ensemble du cycle de vie de ML dans Azure, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : 1. Configurer et gérer les ressources Azure pour les projets IA & ML. 2. Mettre en œuvre des pipelines ML de bout en bout en utilisant les services Azure. 3. Déployer et surveiller les modèles ML dans les environnements de production Azure. 4. Dépanner les problèmes courants dans les flux de travail Azure IA & ML. Pour réussir ce cours, vous devez avoir une connaissance intermédiaire de la programmation en Python, ainsi qu'une expérience de l'infrastructure IA & ML, des algorithmes et techniques IA & ML de base, et de la conception et de la mise en œuvre d'agents de dépannage intelligents. Une bonne connaissance des statistiques est également recommandée.
Ce module fournit un guide complet sur la configuration et la gestion des ressources Azure spécifiquement adaptées aux projets d'IA et de ML. Alors que les organisations exploitent de plus en plus l'infrastructure cloud d'Azure pour construire et déployer des solutions IA/ML, il devient essentiel de comprendre comment configurer et gérer efficacement ces ressources. Ce module vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour configurer les ressources Azure, mettre en place des espaces de travail Azure Apprentissage automatique, implémenter des solutions de stockage de données et établir des contrôles d'accès sécurisés. Le module comprend un mélange de connaissances théoriques et d'exercices pratiques, avec des laboratoires pratiques et des scénarios du monde réel pour renforcer les objectifs d'apprentissage. Vous aurez l'occasion d'appliquer vos compétences dans un environnement contrôlé, en vous assurant d'acquérir une expérience pratique dans la configuration et la gestion des ressources Azure pour les projets IA/ML.
Inclus
9 vidéos13 lectures7 devoirs
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9 vidéos•Total 53 minutes
Introduction au programme de certificat professionnel avancé en ingénierie IA/ML•4 minutes
Introduction à Microsoft Azure pour l'IA et l'apprentissage automatique•4 minutes
Guide d'utilisation : Créer votre référentiel de code Partie 1 (Optionnel)•5 minutes
Marche à suivre : Créer votre référentiel de code Partie 2 (Optionnel)•8 minutes
Marche à suivre : Configuration des ressources (facultatif)•8 minutes
Configuration des espaces de travail pour l'apprentissage automatique d'Azure•4 minutes
Mise en œuvre des meilleures pratiques pour la configuration de l'espace de travail (facultatif)•11 minutes
Introduction aux solutions de stockage de données•4 minutes
Mise en œuvre de solutions de stockage de données (facultatif)•6 minutes
13 lectures•Total 239 minutes
Bienvenue à la communauté Coursera•2 minutes
Mises à jour de Microsoft•2 minutes
Activité pratique : Configurer votre environnement dans Microsoft Azure•30 minutes
Marche à suivre : Configuration de votre environnement dans Microsoft Azure (facultatif)•0 minutes
Activité pratique : Création d'un référentiel de code•60 minutes
Plan de cours : Microsoft Azure pour l'IA et l'Apprentissage automatique•10 minutes
Guide étape par étape de la configuration des ressources pour les projets IA/ML•5 minutes
Activité pratique : Configuration des ressources•30 minutes
Explication de la configuration de l'espace de travail•10 minutes
Activité pratique : Mise en œuvre des meilleures pratiques pour l'aménagement de l'espace de travail•45 minutes
Explication des solutions de stockage•10 minutes
Activité pratique : Mise en œuvre de solutions de stockage de données•30 minutes
Résumé : Mise en place d'un environnement Azure IA/ML•5 minutes
7 devoirs•Total 38 minutes
Réflexion : Mise en place de votre environnement dans Microsoft Azure•3 minutes
Réflexion : Créer votre référentiel de code•3 minutes
Réflexion : Configuration des ressources•3 minutes
Réflexion : Mise en œuvre des meilleures pratiques pour l'aménagement de l'espace de travail•3 minutes
Réflexion : Mise en œuvre de solutions de stockage de données•3 minutes
Contrôle des connaissances : Mise en œuvre de solutions de stockage de données•3 minutes
Quiz noté : Mise en place d'un environnement Azure IA/ML•20 minutes
Modélisation des données et entraînement des modèles dans Azure
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module plonge dans les subtilités de la construction et de la gestion de flux de données complets et de processus ML sur Azure. Le module couvre le cycle de bout en bout de l'ingestion des données, de leur prétraitement, de l'entraînement des modèles ML et de la supervision du cycle de vie de l'entraînement. Les apprenants acquerront une expérience pratique des services Azure qui rationalisent et améliorent les opérations de données et de ML, garantissant une gestion et un suivi efficaces des projets ML. Vous vous livrerez à des exercices pratiques pour appliquer vos connaissances dans la construction et la gestion des pipelines d'ingestion de données, le prétraitement des données, l'entraînement des modèles ML et la surveillance des processus ML. Grâce à des sessions interactives et des pratiques guidées, vous développerez les compétences nécessaires pour gérer efficacement les données de bout en bout et les flux de travail ML dans Azure.
Inclus
8 vidéos7 lectures6 devoirs
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8 vidéos•Total 47 minutes
Modélisation des données et entraînement des modèles dans Azure•4 minutes
Démonstration : Création d'un pipeline d'ingestion (optionnel)•6 minutes
Prétraitement des données•5 minutes
Mise en œuvre des techniques de prétraitement (facultatif)•7 minutes
Modèle de formation•6 minutes
Comment entraîner des modèles à l'aide d'Azure Apprentissage automatique ?•8 minutes
Suivi et enregistrement des processus de formation•5 minutes
Walkthrough : Implémentation de la journalisation dans les systèmes ML (Optionnel)•6 minutes
7 lectures•Total 135 minutes
Guide de création de pipelines d'ingestion•5 minutes
Activité pratique : Créer un pipeline d'ingestion•30 minutes
Explication des techniques de prétraitement•10 minutes
Activité pratique : Mise en œuvre de techniques de prétraitement•45 minutes
Explication de la surveillance et de la journalisation•10 minutes
Activité pratique : L'enregistrement•30 minutes
Résumé : Modélisation des données et formation de modèles dans Azure•5 minutes
6 devoirs•Total 35 minutes
Réflexion : Création d'un pipeline d'ingestion•3 minutes
Contrôle des connaissances : Créer un pipeline d'ingestion•3 minutes
Réflexion : Mise en œuvre de techniques de prétraitement•3 minutes
Contrôle des connaissances : Formation au modèle•3 minutes
Réflexion : Exploitation forestière•3 minutes
Quiz noté : Modélisation des données et entraînement des modèles dans Azure•20 minutes
Déploiement et gestion de modèles dans Azure
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur les aspects critiques du déploiement, de la gestion et de la surveillance des modèles ML dans les environnements de production Azure. Ce module propose une exploration détaillée des meilleures pratiques pour le déploiement des modèles, l'intégration et la livraison continues (CI/CD), le contrôle des versions et la surveillance des performances. Vous apprendrez à rationaliser le cycle de vie du modèle, du déploiement à la gestion continue, en garantissant des opérations de ML robustes et fiables. Grâce à un apprentissage interactif et à une pratique guidée, vous acquerrez les compétences nécessaires pour gérer efficacement le cycle de vie des modèles ML dans les environnements de production Azure.
Inclus
7 vidéos10 lectures7 devoirs
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7 vidéos•Total 53 minutes
Déploiement du modèle•5 minutes
Guide de l'utilisateur : Déployer des modèles entraînés (optionnel)•9 minutes
Cheminement : Utilisation de l'AKS (facultatif)•9 minutes
Démonstration : Authentification à Azure Machine Learning (optionnel)•10 minutes
Mise en œuvre de pipelines CI/CD•6 minutes
Poursuivre les meilleures pratiques de déploiement•5 minutes
Walkthrough : Surveillance des modèles déployés (optionnel)•8 minutes
10 lectures•Total 78 minutes
Modèle de normes industrielles de déploiement•10 minutes
Activité pratique : Déployer des modèles entraînés (facultatif)•0 minutes
Activité pratique : Utilisation de l'AKS (facultatif)•0 minutes
Comment mettre en place des pipelines CI/CD•0 minutes
Introduction et explication de la gestion des modèles•10 minutes
Explication des techniques de contrôle•10 minutes
Activité pratique : Suivi des modèles déployés•30 minutes
Résumé : Déploiement et gestion de modèles dans Azure•5 minutes
7 devoirs•Total 46 minutes
Réflexion : Déployer des modèles formés (optionnel)•1 minute
Réflexion : Utilisation de l'AKS (facultatif)•1 minute
Réflexion : Authentification à Azure Machine Learning•3 minutes
Contrôle des connaissances : Mise en œuvre de pipelines CI/CD•15 minutes
Contrôle des connaissances : Suivi des modèles déployés•3 minutes
Réflexion : Suivi des modèles déployés•3 minutes
Quiz noté : Déploiement et gestion des modèles dans Azure•20 minutes
Dépannage des flux de travail d'Azure IA/ML
Module 4•5 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur les compétences essentielles nécessaires pour dépanner, diagnostiquer et optimiser les pipelines IA et ML dans Azure. Le module couvre l'identification et la résolution des problèmes courants dans les workflows IA/ML d'Azure, les méthodes de dépannage systématiques, l'utilisation efficace des outils de diagnostic et la mise en œuvre d'alertes automatisées et de stratégies de remédiation. Vous apprendrez à maintenir le bon fonctionnement et les performances des pipelines IA/ML, en garantissant des déploiements fiables et efficaces. Grâce à des sessions interactives et des pratiques guidées, vous développerez les compétences nécessaires pour dépanner et optimiser efficacement vos environnements Azure IA/ML.
Inclus
10 vidéos9 lectures7 devoirs
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10 vidéos•Total 66 minutes
Problèmes courants et guide de dépannage•6 minutes
Marche à suivre : Conception d'un agent de dépannage intelligent (facultatif)•10 minutes
Marche à suivre : Dépannage d'un pipeline d'échantillons (optionnel)•10 minutes
Marche à suivre : Utilisation des outils de diagnostic et de surveillance (facultatif)•7 minutes
Mise en œuvre d'alertes et de mesures correctives automatisées•5 minutes
Walkthrough : Mise en œuvre d'alertes et de remédiations automatisées (Facultatif)•7 minutes
Utilisation d'outils d'automatisation supplémentaires d'Azure, partie 1•6 minutes
Utilisation d'outils d'automatisation Azure supplémentaires, partie 2•4 minutes
Résumé : Dépannage des flux de travail d'Azure IA/ML•8 minutes
Écoutez un expert : Applications concrètes de cas d'utilisation à fort enjeu•4 minutes
9 lectures•Total 215 minutes
Explication des problèmes courants liés au déploiement du modèle•10 minutes
Guide des méthodes de dépannage pour le déploiement des modèles•5 minutes
Activité pratique : Conception d'un agent de dépannage intelligent•85 minutes
Activité pratique : Dépannage d'un échantillon de pipeline•30 minutes
Explication des outils de diagnostic dans les pipelines d'apprentissage automatique•10 minutes
Activité pratique : Utiliser les outils de diagnostic et de suivi•30 minutes
Explication des outils d'automatisation dans les pipelines d'apprentissage automatique•10 minutes
Activité pratique : Mise en œuvre d'alertes et de remédiations automatisées•30 minutes
Exemples et meilleures pratiques pour le dépannage des flux de travail dans Azure IA/ML•5 minutes
7 devoirs•Total 48 minutes
Contrôle des connaissances : Techniques de dépannage•3 minutes
Réflexion : Conception d'un agent de dépannage intelligent•3 minutes
Réflexion : Dépannage d'un exemple de pipeline•3 minutes
Réflexion : Utilisation d'outils de diagnostic et de suivi•3 minutes
Contrôle des connaissances : Outils de diagnostic et de surveillance•3 minutes
Réflexion : Mise en œuvre d'alertes et de remédiations automatisées•3 minutes
Quiz noté : Dépannage des flux de travail Azure IA/ML•30 minutes
Vers l'intégration des systèmes
Module 5•4 heures à terminer
Détails du module
Ce module permet d'approfondir les stratégies pratiques pour résoudre les problèmes liés à Azure, sécuriser les environnements et préparer les futures intégrations logicielles. Le module se concentre sur l'examen de cas d'utilisation réels, la compréhension des ramifications des environnements non sécurisés et l'utilisation de la documentation Azure pour un apprentissage continu. Vous vous engagerez dans l'idéation et la discussion afin d'anticiper les problèmes potentiels et de développer des solutions pour les intégrations futures. Grâce à l'apprentissage collaboratif et à l'application pratique, vous développerez une approche complète pour gérer et sécuriser efficacement les environnements Azure.
Inclus
6 vidéos8 lectures4 devoirs
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6 vidéos•Total 27 minutes
Environnements non sécurisés et conséquences•6 minutes
Imaginer des problèmes et des solutions potentielles•4 minutes
Le point de vue d'un expert : appliquer l'IA de manière responsable•4 minutes
Résumé : Vers l'intégration des systèmes•6 minutes
Résumé du cours•4 minutes
Félicitations pour avoir terminé le cours !•4 minutes
8 lectures•Total 62 minutes
Problèmes de déploiement d'Azure dans le monde réel et remédiations•5 minutes
Bibliothèque d'exemples concrets•5 minutes
Discussion : Stratégies de remédiation•20 minutes
Explication des environnements non sécurisés•10 minutes
Exemples de violations de la sécurité des données•5 minutes
Discussion : Réflexion sur les problèmes potentiels•2 minutes
Explication des solutions•5 minutes
Guide de ressources interactif : Outils et plates-formes pour la formation continue•10 minutes
4 devoirs•Total 170 minutes
Activité pratique : Analyse d'une étude de cas (devoir avec feedback de l'IA)•30 minutes
Activité pratique : Imaginer des problèmes potentiels•30 minutes
Quiz noté : Vers l'intégration des systèmes•20 minutes
Travail de Peer-To-Peer : Rédaction du rapport technique (noté par l'IA)•90 minutes
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L'objectif de Microsoft est de permettre à chaque individu et à chaque organisation de la planète d'aller plus loin. Dans cette nouvelle révolution de la transformation numérique, la croissance est tirée par la technologie. Notre approche intégrée du cloud crée une plateforme inégalée pour la transformation numérique. Nous répondons aux besoins réels des clients en intégrant de manière transparente Microsoft 365, Dynamics 365, LinkedIn, GitHub, Microsoft Power Platform et Azure afin de libérer de la valeur commerciale pour toutes les organisations, des grandes entreprises aux entreprises familiales. Azure en est l'épine dorsale et le fondement.
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Quelles sont les connaissances de base nécessaires ?
Pour réussir ce cours, vous devez avoir une connaissance intermédiaire de la programmation en Python, ainsi qu'une expérience de l'infrastructure de l'IA et de la ML, des algorithmes et techniques de base de l'IA et de la ML, et de la conception et de la mise en œuvre d'agents de dépannage intelligents. Une bonne connaissance des statistiques est également recommandée.
Un matériel ou un logiciel spécifique est-il nécessaire ?
Vous aurez besoin d'une licence de Microsoft Azure (ou d'une version d'essai gratuite) et du matériel approprié. Remarque : la version d'essai gratuite d'Azure est limitée dans le temps et peut expirer avant la fin du programme.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je m'abonne à ce certificat ?
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