Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.3
178 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Des connaissances ou une expérience en programmation générale seraient utiles. Vous devez avoir des connaissances de base en informatique et maîtriser l'anglais.
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Il y a 4 modules dans ce cours
L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code. Il s'agit du deuxième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à passer le DP-100 : L'examen de certification est l'occasion de prouver vos connaissances et votre expertise dans l'exploitation de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du nuage à l'aide d'Azure Machine Learning. Cette spécialisation vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes en Python et en apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, ainsi que la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.
Cette Specializations est destinée aux data scientists ayant une connaissance existante de Python et des frameworks d'apprentissage automatique comme Scikit-Learn, PyTorch et Tensorflow, qui souhaitent construire et exploiter des solutions d'apprentissage automatique dans le cloud. Il enseigne aux scientifiques des données comment créer des solutions de bout en bout dans Microsoft Azure. Les étudiants apprendront à gérer les ressources Azure pour l'apprentissage automatique, à exécuter des expériences et à former des modèles, à déployer et à rendre opérationnelles des solutions d'apprentissage automatique et à mettre en œuvre un apprentissage automatique responsable. Ils apprendront également à utiliser Azure Databricks pour explorer, préparer et modéliser les données, et à intégrer les processus d'apprentissage automatique de Databricks à Azure Machine Learning.
L'apprentissage d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources de calcul. L'apprentissage automatique peut contribuer à le faciliter. Dans ce module, vous apprendrez à identifier les différents types de modèle d'apprentissage automatique et à utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Apprentissage automatique pour former et déployer un modèle prédictif.
Inclus
3 vidéos8 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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3 vidéos•Total 5 minutes
Introduction à la création de modèles prédictifs sans code avec Azure Machine Learning•2 minutes
Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif•2 minutes
Résumé hebdomadaire•1 minute
8 lectures•Total 95 minutes
Syllabus du cours•10 minutes
Comment réussir ce cours•5 minutes
Exercice partie 1 : Créer un espace de travail d'apprentissage automatique Azure•10 minutes
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Partie 3 de l'exercice : explorer le studio d'apprentissage automatique d'Azure•10 minutes
Exercice partie 4 : créer et exécuter un pipeline de formation•25 minutes
Exercice partie 5 : affichage de l'historique des emplois de la filière de formation•15 minutes
Exercice partie 6 : nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•3 minutes
Contrôle des connaissances•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Comment l'apprentissage automatique influence-t-il votre vie quotidienne ?•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Azure Machine Learning•15 minutes
Créez un modèle de régression avec Azure Machine Learning Designer
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
La régression est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des valeurs numériques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de régression à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.
Inclus
2 vidéos8 lectures3 devoirs
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2 vidéos•Total 2 minutes
Qu'est-ce que la régression ?•1 minute
Résumé hebdomadaire•1 minute
8 lectures•Total 84 minutes
Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•1 minute
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice partie 3 : Créer un pipeline Azure ML à l'aide du Designer•15 minutes
Exercice partie 4 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•18 minutes
Partie 5 de l'exercice : former et évaluer des modèles de régression à l'aide d'Azure ML Designer•10 minutes
Exercice partie 6 : Créer un cluster d'inférence et un pipeline d'inférence•12 minutes
Exercice partie 7 : Déployer le modèle•8 minutes
Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•3 minutes
Contrôle des connaissances•15 minutes
Créez un modèle de classification avec Azure AI
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
La classification est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour prédire des catégories ou des classes. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de classification à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.
Inclus
2 vidéos8 lectures3 devoirs
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2 vidéos•Total 2 minutes
Qu'est-ce que la classification ?•2 minutes
Résumé hebdomadaire•1 minute
8 lectures•Total 100 minutes
Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•10 minutes
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice partie 3 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•15 minutes
Exercice Partie 4 : Entraînement d'un modèle de classification à l'aide d'Azure ML Designer•18 minutes
Exercice partie 5 : évaluation d'un modèle de classification•15 minutes
Exercice partie 6 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
Exercice partie 7 : Déployer un service prédictif•10 minutes
Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 39 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•3 minutes
Contrôle des connaissances•15 minutes
Créer un modèle de clustering avec Azure AI
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
Le clustering est une technique d'apprentissage automatique non supervisée utilisée pour regrouper des entités similaires en fonction de leurs caractéristiques. Dans ce module, vous apprendrez à créer des modèles de clustering à l'aide d'Azure Machine Learning Designer.
Inclus
3 vidéos9 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
3 vidéos•Total 3 minutes
Qu'est-ce que le regroupement ?•1 minute
Résumé hebdomadaire•1 minute
Synthèse du cours•1 minute
9 lectures•Total 94 minutes
Exercice partie 1 : Créez un espace de travail Azure Machine Learning•8 minutes
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice partie 3 : exploration et préparation des données en cours d'utilisation d'Azure ML Designer•12 minutes
Partie 4 de l'exercice : entraînement d'un modèle de clustering à l'aide d'Azure ML Designer•12 minutes
Exercice partie 5 : Évaluation d'un modèle de clustering•10 minutes
Exercice partie 6 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
Exercice partie 7 : Déploiement d'un service prédictif•10 minutes
Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
À quoi s'attendre ensuite ?•10 minutes
3 devoirs•Total 66 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•30 minutes
Contrôle des connaissances•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Révision du cours•10 minutes
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
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.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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N
NF
5·
Révisé le 13 févr. 2024
very easy to follow module...I love the hands-on practice with the Microsoft Azure Platform as well
M
MO
5·
Révisé le 14 janv. 2023
Great content with very helpful practical exercises
A
AA
4·
Révisé le 3 janv. 2024
Some exercises had outdated instructions, considering the recent updates in Azure Machine Learning services.
Les professionnels de l'informatique désireux de découvrir les types de solutions que l'intelligence artificielle (IA) rend possibles et les services de Microsoft Azure que vous pouvez utiliser pour les créer.
Les professionnels de l'informatique en activité qui recherchent des compétences ou des titres supplémentaires pour démontrer leur connaissance des charges de travail courantes de ML et d'IA et de la manière de les mettre en œuvre sur Azure.
Les professionnels de l'informatique qui cherchent à se spécialiser dans le domaine spécifique de l'intelligence artificielle sur Azure
Qu'est-ce que j'apprendrai dans ce cours ?
L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code.
Combien de temps faut-il pour terminer ce cours ?
Vous devez vous attendre à consacrer au moins une heure par semaine pendant quatre semaines pour compléter tous les aspects de ce cours.
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 ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - à partir de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.