Corso di formazione Azure ML e Azure OpenAI: Creazione e distribuzione di applicazioni AI

Fondamenti di Azure Machine Learning

• Panoramica delle funzionalità e dell’architettura di AML
• Cenni su un flusso di lavoro completo in AML (i cosiddetti “Azure ML pipelines”)
• Navegazione pratica all’interno di Azure Machine Learning Studio

Preparazione dei dati e modellizzazione

• Gestione iniziale e preparazione dei dati
• Sviluppo del modello di machine learning<\/li>
• Addestramento e verifica del funzionamento del modello

Valutazione e robustezza dei modelli

• Metriche utilizzate per valutare l’efficacia dei modelli ML
• Strategie per evitare il fenomeno dell’overfitting e gestirlo efficacemente

Gestione dei modelli e distribuzione in produzione

• Procedura di registrazione dei modelli già addestrati
• Creazione di immagini del modello da utilizzare nel processo di deployment
• Distribuzione finale del modello in un contesto reale

Nozioni base sull’utilizzo dell’API OpenAI su Azure

• Introduzione alla API OpenAI e ai suoi principali strumenti
• Configurazione della connessione all’API e gestione dell’autenticazione

Ricerca di informazioni e integrazione in applicazioni

• Estrazione automatica delle informazioni da documenti tramite Azure AI Search
• Integrazione operativa dei modelli OpenAI all’interno delle applicazioni

Personalizzazione e buone pratiche nella fase di produzione

• Affinamento e personalizzazione dei modelli in base alle esigenze specifiche
• Raccomandazioni consolidate per garantire un corretto sfruttamento dei sistemi AI in ambiente produttivo

Considerazioni conclusive e prossimi passi da intraprendere