Microsoft Azure AI Fundamentals für Einsteiger

Trainings-ID:
EDU-AI900

Wichtige Information

Dieses Seminar behandelt prüfungsrelevante Themen zum Examen AI-900 "Microsoft Azure AI Fundamentals"

Inhalt des Trainings

In diesem Kurs werden grundlegende Konzepte in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) und die Dienste in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen KI-Lösungen erstellt werden können.

Dieser Kurs bringt Teilnehmer*innen nicht zu professionellen Datenwissenschaftler*innen oder Softwareentwickler*innen, sondern das Bewusstsein für gängige KI-Workloads und die Fähigkeit, Azure-Dienste zu identifizieren, die sie unterstützen, stärken.

Der Kurs ist als hybrid Learning-Erfahrung konzipiert, bei der von Lehrern geleitete Schulungen mit Online-Materialien auf der ETC Plattform kombiniert werden. Die praktischen Übungen im Kurs basieren auf Lernmodulen. Die Teilnehmer*innen werden aufgefordert, die Lerninhalte als Referenzmaterial zu verwenden, um das, was sie im Training lernen, zu vertiefen und Themen eingehender zu untersuchen.

Nach Abschluss dieses Trainings können Sie: 
  • Beschreiben der Workloads und Überlegungen zur künstlichen Intelligenz
  • Beschreiben der Grundprinzipien des maschinellen Lernens in Azure
  • Beschreiben der Funktionen von Computer Vision-Workloads in Azure
  • Beschreiben der Funktionen von NLP-Workloads (Natural Language Processing) in Azure
  • Beschreiben der Funktionen von KI-Workloads für Konversationen in Azure

Zielgruppen

alle, die mehr über die Arten einer möglichen Lösung durch künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure erfahren möchten, mit denen man sie erstellen kann.
Sie müssen für die Teilnahme an diesem Kurs keine Erfahrung mit Microsoft Azure haben, es wird jedoch vorausgesetzt, dass Sie mit Computertechnologie und dem Internet vertraut sind.
Einige der im Kurs behandelten Konzepte erfordern ein grundlegendes Verständnis der Mathematik, beispielsweise die Fähigkeit, Diagramme zu interpretieren.
Der Kurs beinhaltet praktische Aktivitäten, bei denen mit Daten gearbeitet und Code ausgeführt wird. Daher sind Kenntnisse der grundlegenden Programmierprinzipien hilfreich.

Vorkenntnisse

Vor diesem Kurs ist keine weitere Zertifizierung erforderlich. Erfolgreiche Teilnehmer*innen des Kurses „Azure AI Fundamentals“ verfügen über grundlegende Kenntnisse zu Computing- und Internetkonzepten und ein Interesse an der Verwendung von Azure KI-Diensten. 

Dies gilt insbesondere in folgenden Fällen:
  • Erfahrung mit der Verwendung von Computern und dem Internet
  • Interesse an Anwendungsfällen für KI-Anwendungen und Machine Learning-Modelle 
  • Bereitschaft, durch praktische Übungen zu lernen

Detail-Inhalte

Erste Schritte mit KI in Azure
  • Informationen zum maschinellen Lernen
  • Informationen zur Anomalieerkennung
  • Informationen zum maschinellen Sehen
  • Informationen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Grundlegendes zum Wissensmining
  • Herausforderungen und Risiken der KI
  • Informationen zu verantwortlicher KI

Verwenden des automatisierten maschinellen Lernens in Azure Machine Learning
  • Was ist Machine Learning?
  • Erstellen eines Azure Machine Learning-Arbeitsbereichsmin
  • Erstellen von Computeressourcenmin
  • Durchsuchen von Datenmin
  • Trainieren eines Machine Learning-Modellsmin
  • Bereitstellen eines Modells als Dienst
Erstellen eines Regressionsmodells mithilfe des Azure Machine Learning-Designers
  • Identifizieren von Regressionsszenarios für maschinelles Lernen
  • Was ist Azure Machine Learning?
  • Was ist der Azure Machine Learning-Designer?
  • Grundlegendes zu den Schritten für die Regression
Erstellen eines Klassifizierungsmodells mit dem Azure Machine Learning-Designer
  • Identifizieren von Klassifizierungsszenarien für maschinelles Lernen
  • Was ist Azure Machine Learning?
  • Was ist der Azure Machine Learning-Designer?
  • Grundlegendes zu Schritten zur Klassifizierung
Erstellen eines Clustermodells mithilfe des Azure Machine Learning-Designers
  • Erstellen eines Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
  • Erstellen von Computeressourcen
  • Durchsuchen von Daten
  • Erstellen und Ausführen einer Trainingspipeline
  • Auswerten eines Clustermodells
  • Erstellen einer Rückschlusspipeline
  • Bereitstellen eines Vorhersagediensts
Analysieren von Bildern mit dem Dienst für maschinelles Sehen
  • Erste Schritte mit der Bildanalyse in Azure
Klassifizieren von Bildern mit dem Custom Vision-Dienst
  • Verstehen der Klassifizierung
  • Einstieg in die Bildklassifizierung in Azure
Erkennen von Objekten auf Bildern mit dem Custom Vision-Dienst
  • Was ist Objekterkennung?
  • Einstieg in die Objekterkennung in Azure
Erkennen und Analysieren von Gesichtern mit dem Dienst zur Gesichtserkennung
  • Erste Schritte mit der Gesichtsanalyse in Azure
Lesen von Text mit dem Dienst „Maschinelles Sehen“
  • Erste Schritte mit der Lese-API in Azure
Analysieren von Belegen mit dem Dienst zur Formularerkennung
  • Erste Schritte mit der Beleganalyse in Azure
Analysieren von Text mit dem Sprachdienst
  • Erste Schritte mit der Textanalyse
Erkennen und Synthetisieren von Sprache
  • Erste Schritte mit Sprachfeatures in Azure
Übersetzen von Text und Sprache
  • Erste Schritte bei der Übersetzung in Azure
Erstellen eines Sprachmodells mit Conversational Language Understanding
  • Erste Schritte mit Conversational Language Understanding
Erstellen eines Bots mit dem Sprachdienst und dem Azure Bot Service
  • Erste Schritte mit dem Sprachdienst und dem Azure Bot Service

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