L'examen de certification IA-102 : Designing and Implementing a Microsoft Azure IA Solution teste l'expérience et les connaissances du candidat sur les solutions d'IA qui tirent le meilleur parti d'Azure Cognitive Services et des services Azure. En outre, l'examen teste également la capacité du candidat à mettre en œuvre ces connaissances en participant à toutes les phases de développement des solutions IA - de la définition des besoins et de la conception au développement, au déploiement, à l'intégration, à la maintenance, à l'optimisation des performances et à la surveillance... Passez cet examen Conception et mise en œuvre d'une solution d'IA Microsoft Azure : IA-102 et faites partie du monde futuriste de l'intelligence artificielle et développez votre carrière en obtenant la certification Azure IA-102. Les ingénieurs Azure IA ont de l'expérience dans le développement de solutions qui utilisent des langages tels que Python ou C# et devraient être en mesure d'utiliser des API basées sur REST et des kits de développement logiciel (SDK) pour construire des solutions sécurisées de traitement d'images, de traitement vidéo, de traitement du langage naturel (NLP), d'exploration des connaissances et d'intelligence artificielle conversationnelle sur Azure. Ils doivent connaître toutes les méthodes de mise en œuvre des solutions d'IA. De plus, ils comprennent les composants qui constituent le portefeuille Azure IA et les options de stockage de données disponibles. Les ingénieurs Azure IA doivent également comprendre et être en mesure d'appliquer les principes de l'IA responsable. Ce cours contient plus de 5 heures de vidéos de formation. Les apprenants pourraient trouver un total de 90+ conférences dans le cours de formation avec une couverture complète de tous les sujets concernant l'examen IA-102 : Conception et mise en œuvre d'une solution Microsoft Azure IA. Ces conférences sont divisées en 5 Modules et chaque module est ensuite divisé en leçons. L'ensemble du cours comprend des évaluations pour valider les contrôles de connaissances des apprenants. De plus, un ensemble de questions graduées est disponible à la fin de chaque module. Module 1 : Azure IA Solutions : Planification et gestion Module 2 : Solutions de traitement d'images et de vidéos Module 3 : Solutions de traitement du langage naturel (NLP) Module 4 : Solutions d'exploration des connaissances Module 5 : Solutions d'IA conversationnelle Inscrivez-vous au cours Exam Prep IA-102 : Microsoft Azure IA Engineer Associate et faites progresser vos compétences sur la charge de travail des solutions d'IA Azure avec Microsoft Azure.

Ingénieur associé en IA sur Microsoft Azure : conception et mise en œuvre de solutions d'IA
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Ingénieur associé en IA sur Microsoft Azure : conception et mise en œuvre de solutions d'IA

Instructeur : Whizlabs Instructor
8 315 déjà inscrits
Inclus avec
26 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Explorer et utiliser les assistants conversationnels de l'IA.
Concevoir et mettre en œuvre des solutions de vision par ordinateur.
Développer des applications de traitement du langage naturel.
Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'exploration des connaissances.
Remarque : la certification AI-102 : Microsoft Azure AI Engineer Associate prendra sa retraite le 30 juin 2026.
Les apprenants sont encouragés à terminer leur parcours de certification et à passer l'examen avant la date de départ à la retraite.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Gestion des clés
- Catégorie : Sécurité de l'IA
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Solutions pour l'informatique en nuage
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Traitement du langage naturel
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : OpenAI
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : API OpenAI
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Programmation Python
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