Maschinelles Lernen ist das Herzstück der künstlichen Intelligenz, und viele moderne Anwendungen und Dienste hängen von prädiktiven maschinellen Lernmodellen ab. Das Training eines maschinellen Lernmodells ist ein iterativer Prozess, der Zeit und Rechenressourcen erfordert. Automatisiertes maschinelles Lernen kann diesen Prozess vereinfachen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Modelle erstellen und veröffentlichen können, ohne Code schreiben zu müssen. Dieser Kurs hilft Ihnen bei der Vorbereitung auf die Prüfung AI-900: Microsoft Azure AI Grundlagen. Dies ist der zweite Kurs eines fünfteiligen Programms, das Sie auf die AI-900 Zertifizierungsprüfung vorbereitet. In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Konzepte und Fähigkeiten, die in den Bereichen der AI-Grundlagenprüfung geprüft werden. Dieser Einsteigerkurs eignet sich für IT-Mitarbeiter, die gerade erst anfangen, mit Microsoft Azure zu arbeiten, und die sich über die Microsoft Azure-Angebote informieren und praktische Erfahrungen mit dem Produkt sammeln möchten. Microsoft Azure AI Fundamentals kann zur Vorbereitung auf andere rollenbasierte Azure-Zertifizierungen wie Microsoft Azure Data Scientist Associate oder Microsoft Azure AI Engineer Associate genutzt werden, ist aber keine Voraussetzung für eine dieser Zertifizierungen. Dieser Kurs richtet sich sowohl an Kandidaten mit technischem als auch mit nicht-technischem Hintergrund. Erfahrungen im Bereich Data Science und Software-Engineering sind nicht erforderlich; allgemeine Programmierkenntnisse oder -erfahrungen sind jedoch von Vorteil. Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, sollten Sie über grundlegende Computerkenntnisse verfügen und die englische Sprache beherrschen. Sie sollten mit grundlegenden Computerkonzepten und -terminologie, allgemeinen Technologiekonzepten, einschließlich Konzepten des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz vertraut sein.

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Microsoft Azure Maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Dozent: Microsoft
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Bei enthalten
(283 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
So beschreiben Sie die Möglichkeiten des no-code maschinellen Lernens mit Azure Machine Learning Studio
Wie Sie die wichtigsten Aufgaben bei der Entwicklung einer Lösung für maschinelles Lernen identifizieren
Wie man grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens beschreibt
Wie Sie gängige Arten des maschinellen Lernens erkennen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: No-Code-Entwicklung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Modell-Bereitstellung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
- Kategorie: Regressionsanalyse
Wichtige Details

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2 Quizzes, 10 Aufgaben
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- 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 zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Das Training eines maschinellen Lernmodells ist ein iterativer Prozess, der Zeit und Rechenressourcen erfordert. Automatisiertes maschinelles Lernen kann diesen Prozess vereinfachen. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie verschiedene Arten von maschinellen Lernmodellen identifizieren und wie Sie die automatisierte maschinelle Lernfunktion von Azure Machine Learning nutzen, um ein Vorhersagemodell zu trainieren und einzusetzen.
Das ist alles enthalten
3 Videos8 Lektüren1 Quiz2 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
Regression ist eine überwachte maschinelle Lerntechnik, die zur Vorhersage numerischer Werte verwendet wird. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Designer Regressionsmodelle erstellen können.
Das ist alles enthalten
2 Videos8 Lektüren1 Quiz2 Aufgaben
Klassifizierung ist eine überwachte maschinelle Lerntechnik, die zur Vorhersage von Kategorien oder Klassen verwendet wird. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Designer Klassifizierungsmodelle erstellen.
Das ist alles enthalten
2 Videos8 Lektüren3 Aufgaben
Clustering ist eine unbeaufsichtigte maschinelle Lerntechnik, die dazu dient, ähnliche Entitäten anhand ihrer Merkmale zu gruppieren. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Clustering-Modelle mit dem Azure Machine Learning Designer erstellen.
Das ist alles enthalten
2 Videos9 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 14. Aug. 2024
Fantastic hands on experience with the right mix of repetition and new content
Geprüft am 11. Okt. 2021
excellent course. it will better than if student don't have to register in Azure portal as GDP that GDP don't need to use credit card to done their lab.
Geprüft am 22. Feb. 2022
Course is good for the ML people who wants to try their hands on Microsoft Azure.
Häufig gestellte Fragen
IT-Fachleute, die sich für die Arten von Lösungen interessieren, die durch künstliche Intelligenz (KI) möglich sind, und für die Dienste auf Microsoft Azure, mit denen Sie diese erstellen können.
Berufstätige IT-Experten, die nach zusätzlichen Fähigkeiten oder Referenzen suchen, um ihr Wissen über gängige ML- und KI-Workloads und deren Implementierung auf Azure nachzuweisen. IT-Fachleute, die sich auf den Bereich der künstlichen Intelligenz auf Azure spezialisieren möchten
Maschinelles Lernen ist das Herzstück der künstlichen Intelligenz, und viele moderne Anwendungen und Dienste hängen von prädiktiven maschinellen Lernmodellen ab. Das Training eines maschinellen Lernmodells ist ein iterativer Prozess, der Zeit und Rechenressourcen erfordert. Automatisiertes maschinelles Lernen kann diesen Prozess vereinfachen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Azure Machine Learning nutzen, um Modelle zu erstellen und zu veröffentlichen, ohne Code zu schreiben.
Sie sollten damit rechnen, dass Sie vier Wochen lang jede Woche mindestens eine Stunde aufwenden, um alle Aspekte dieses Kurses zu bearbeiten.
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