Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.4
296 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
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Niveau débutant
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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Expérience recommandée
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Niveau débutant
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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. Ce cours vous aidera à préparer l'examen AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals. Il s'agit du deuxième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à l'examen de certification AI-900. Ce cours vous enseigne les concepts et les compétences de base qui sont évalués dans les domaines de l'examen AI fundamentals. Ce cours pour débutants s'adresse aux informaticiens qui commencent à travailler avec Microsoft Azure et qui souhaitent découvrir les offres de Microsoft Azure et acquérir une expérience pratique du produit. Microsoft Azure AI Fundamentals peut être utilisé pour se préparer à d'autres certifications Azure basées sur les rôles, comme Microsoft Azure Data Scientist Associate ou Microsoft Azure AI Engineer Associate, mais il ne s'agit pas d'un prérequis pour l'une d'entre elles. Ce cours s'adresse à des candidats ayant une formation technique ou non. Une expérience en science des données et en ingénierie logicielle n'est pas requise ; cependant, des connaissances ou une expérience en programmation générale seraient bénéfiques. Pour réussir ce cours, vous devez avoir des connaissances de base en informatique et maîtriser l'anglais. Vous devez être familiarisé avec les concepts et la terminologie informatiques de base, les concepts technologiques généraux, y compris les concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.
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 module, vous apprendrez à identifier les différents types de modèles d'apprentissage automatique et à utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning 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 : Créez un espace de travail Microsoft Azure Machine Learning•10 minutes
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice partie 3 : Explorer les données•10 minutes
Exercice partie 4 : former un modèle d'apprentissage automatique•25 minutes
Exercice partie 5 : Déployer un modèle en tant que service•15 minutes
Exercice partie 6 : nettoyage•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
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•3 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 Microsoft Azure Machine Learning•1 minute
Exercice Partie 2 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice partie 3 : Explorer les données•15 minutes
Exercice partie 4 : créer et exécuter un pipeline de formation•18 minutes
Exercice partie 5 : évaluation d'un modèle de régression•10 minutes
Exercice partie 6 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
Exercice partie 7 : Déployer un service prédictif•8 minutes
Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 66 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•30 minutes
Contrôle des connaissances•15 minutes
Créez un modèle de classification avec Azure AI
Module 3•3 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 : créer et exécuter un pipeline de formation•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 : déploiement d'un service prédictif•10 minutes
Exercice partie 8 : Nettoyage•10 minutes
3 devoirs•Total 66 minutes
Préparation aux tests•21 minutes
Exercice Quiz•30 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
2 vidéos9 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
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2 vidéos•Total 2 minutes
Qu'est-ce que le regroupement ?•1 minute
Résumé hebdomadaire•1 minute
9 lectures•Total 94 minutes
Exercice : Créez un espace de travail Microsoft Azure Machine Learning•8 minutes
Exercice partie 1 : Créer des ressources informatiques•10 minutes
Exercice Partie 2 : Explorer les données•12 minutes
Exercice partie 3 : créer et exécuter un pipeline de formation•12 minutes
Exercice partie 4 : évaluation d'un modèle de classification•10 minutes
Exercice partie 5 : Créer un pipeline d'inférence•12 minutes
Exercice partie 6 : Déployer un service prédictif•10 minutes
Exercice partie 7 : 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
Évaluations de l’enseignant
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
4.4
296 avis
5 stars
68,91 %
4 stars
15,54 %
3 stars
5,74 %
2 stars
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5,06 %
Affichage de 3 sur 296
J
JB
5·
Révisé le 14 août 2024
Fantastic hands on experience with the right mix of repetition and new content
G
GS
5·
Révisé le 6 mars 2024
Great Course , unfortunately we had a problem with the 2nd week data not available for training
S
SI
4·
Révisé le 24 janv. 2023
I would have preferred following the practical exercises via video or links to Microsoft videos should have been provided in an additional resources section
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 souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.