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Plan du cours
Fondamentaux d'Azure Machine Learning
- Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture d'AML
- Aperçu d'un workflow de bout en bout dans AML (pipelines Azure ML)
- Navigation dans Azure Machine Learning Studio
Préparation des données et modélisation
- Préparation des données
- Construction d'un modèle
- Entraînement et test d'un modèle
Évaluation et robustesse des modèles
- Métriques de validation pour les modèles ML
- Gestion et prévention du surapprentissage
Gestion et déploiement des modèles
- Enregistrement d'un modèle entraîné
- Création d'une image de modèle
- Déploiement d'un modèle
Fondamentaux de l'API OpenAI sur Azure
- Introduction à l'API OpenAI
- Configuration et authentification de l'API
Récupération et intégration aux applications
- Documents avec AI Search
- Intégration des modèles OpenAI dans des applications
Personnalisation et pratiques de production
- Ajustement fin / personnalisation des modèles
- Meilleures pratiques en production
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de Python et des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Expérience avec les APIs REST ou les SDKs
- Une familiarité de base avec les services Azure
Public cible
- Scientifiques des données et ingénieurs ML
- Développeurs d'applications créant des fonctionnalités d'IA
- Responsables techniques et architectes de solutions
14 Heures
