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Struttura del corso
Fondamenti di Azure Machine Learning
- Panoramica delle funzionalità e dell'architettura AML
- Panoramica del flusso di lavoro end-to-end in AML (pipeline di Azure ML)
- Navigazione nell'Azure Machine Learning Studio
Preparazione dei dati e modellizzazione
- Preparazione dei dati
- Creatività del modello
- Addestramento e test del modello
Valutazione e robustezza del modello
- Metriche di validazione per i modelli ML
- Gestione e prevenzione dell'inadeguatezza (overfitting)
Gestione e distribuzione del modello
- Iscrizione di un modello addestrato
- Creatività dell'immagine del modello
- Distribuzione del modello
Nozioni di base API OpenAI su Azure
- Introduzione all'API OpenAI
- Configurazione e autenticazione dell'API
Ricerca ed integrazione con le applicazioni
- Documenti con ricerca AI
- Integrazione di modelli OpenAI nelle applicazioni
Personalizzazione e buone pratiche in produzione
- Fine-tuning / personalizzazione del modello
- Buone pratiche nella fase di produzione
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di Python e concetti base di machine learning
- Esperienza con REST APIs o SDKs
- Familiarità di base con i servizi Azure
Pubblico
- Data scientist e ingegneri ML
- Sviluppatori di applicazioni che creano funzionalità AI
- Direttori tecnici e architetti delle soluzioni
14 ore