Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service

Autor: Marcin Szeliga

Format: Zip

Data wydania: 2023-11-30

Liczba stron: 0

Status: dostępna

Typ:

Obierz kurs na... uczenie maszynowe z udziałem AI

Uczenie maszynowe to dziedzina o rosnącej popularności i coraz szerszym znaczeniu w dzisiejszym świecie technologiczno-biznesowym. Wiele firm i instytucji wykorzystuje je do rozwiązywania różnorodnych problemów, co stwarza duże możliwości kariery dla osób z odpowiednimi umiejętnościami. Jeśli Cię to interesuje i planujesz w przyszłości zająć się zawodowo właśnie machine learning – nasz kurs będzie dla Ciebie idealny. Rozpoczyna się od absolutnych podstaw, których opanowanie pozwoli Ci się zorientować w tym, czym jest i na czym polega uczenie maszynowe, by przejść do zagadnień bardziej skomplikowanych. Solidną bazę wiedzy zdobędziesz, ucząc się współpracować z jednym z najważniejszych narzędzi w dziedzinie machine learning – Azure Machine Learning Service.

Azure to popularna platforma chmurowa Microsoftu, która oferuje zaawansowane funkcje do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego, a następnie zarządzania nimi. Ze względu na jej rozległość i dostępność umiejętność korzystania z Azure stanowi świetny wstęp do przygody z machine learning. Proponowane przez nasz szkolenie obejmuje szereg różnorodnych tematów, od uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego aż po głębokie uczenie (deep learning) i rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem różnych typów danych, takich jak obrazy. Dzięki temu zdobędziesz kompleksową wiedzę i umiejętności, które następnie przydadzą Ci się w bardzo różnych sytuacjach. Kurs nie skupia się tylko na teorii, zapewnia także praktyczne podejście do tematyki machine learning w AI. Pokazuje na przykład, jak w prosty sposób wdrażać modele w usługach online i przetwarzać wsadowo za pomocą Azure. W ramach nauki zatem poznasz kompletny cykl tworzenia i wdrożenia modelu.

Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia

Podczas szkolenia między innymi:

• Zrozumiesz, czym jest i na czym polega uczenie maszynowe
• Nauczysz się przygotowywać dane przeznaczone do modelowania
• Zapoznasz się z metodami uczenia nienadzorowanego (grupowanie danych, klasteryzacja)
• Poznasz podstawy uczenia nadzorowanego (regresja)
• Przybliżysz sobie zagadnienia związane z uczeniem głębokim (sieci neuronowe, techniki deep learning)
• Będziesz oceniać jakość modeli
• Dowiesz się, jak się przechowuje i przetwarza dane z Azure Machine Learning Service
• Potrenujesz modele przy użyciu graficznych narzędzi Azure MLS i Python SDK Azure MLS
• Zajmiesz się automatyzacją klasycznych eksperymentów za pomocą graficznego kreatora AutoML
• Zbudujesz model predykcyjny przy użyciu graficznego kreatora Azure Machine Learning Service
• Przeanalizujesz obrazy przy użyciu graficznego kreatora AutoML
• Przeprowadzisz eksperymenty z użyciem notatników Jupyter i skryptów Python
• Będziesz monitorować eksperymenty z zastosowaniem biblioteki MLflow
• Nauczysz się logować i wdrażać modele, a także nimi zarządzać

A ponadto:

• Wspólnie zastanowimy się nad tym, czym jest odpowiedzialna sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja w Azure. Kurs video. Uczenie maszynowe i Azure Machine Learning Service kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Szkolenie umożliwia zdobycie solidnych podstaw i praktycznych umiejętności związanych z uczeniem maszynowym, jak również przygotowuje do nauki na poziomie zaawansowanym, który obejmuje bardziej skomplikowane techniki i zagadnienia.

Praktyczny wymiar uczenia maszynowego

Dzięki zdobytej wiedzy i umiejętnościom będziesz w stanie zastosować machine learning do rozwiązywania różnorodnych problemów w swojej dziedzinie zawodowej. Możesz na przykład pracować jako analityk danych, naukowiec danych (data scientist), specjalista do spraw sztucznej inteligencji lub zajmować się wdrożeniem rozwiązań uczenia maszynowego w firmach. Te umiejętności mogą Ci się również przydać do prowadzenia projektów badawczych lub biznesowych, co może prowadzić do odkrycia nowych wzorców i możliwości w danych – dziś, gdy dane odgrywają kluczową rolę we wszystkich dziedzinach życia, jest to szczególnie cenne.