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AI-900 Praxis+ Microsoft Azure AI Fundamentals

In diesem nun auf zwei Tage erweiterten Training werden grundlegende Konzepte in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) und die Dienste in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen KI-Lösungen erstellt werden können. Dieses Training bringt Teilnehmer*innen nicht zu professionellen Datenwissenschaftler*innen oder Softwareentwickler*innen, sondern das Bewusstsein für gängige KI-Workloads und die Fähigkeit, Azure-Dienste zu identifizieren, die sie unterstützen, stärken. Das Training ist als hybrid Learning-Erfahrung konzipiert, bei der von Lehrern geleitete Schulungen mit Online-Materialien kombiniert werden. Die praktischen Übungen im Training basieren auf Lernmodulen. Die Teilnehmer*innen werden aufgefordert, die Lerninhalte als Referenzmaterial zu verwenden, um das, was sie im Training lernen, zu vertiefen und Themen eingehender zu untersuchen. Der zusätzliche Tag bietet mehr Zeit für praktische Übungen und Hands-On-Aktivitäten, wodurch das Gelernte nachhaltiger verankert wird.

Physisch oder virtuell?

Nehmen Sie an einem unserer Standorte Frankfurt, München und Wien oder virtuell an unseren Klassenraumtrainings teil. Unter „Termin buchen“ werden Ihnen alle Optionen angezeigt, zuerst sortiert nach Standort, dann nach Datum.

Dauer
2
Trainingssprache
Deutsch
Trainingsart
Nicht verfügbar

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

AI-Workloads und Überlegungen dazu beschreiben, Grundprinzipien des maschinellen Lernens in Azure beschreiben, Funktionen von Computer Vision-Workloads in Azure beschreiben, Funktionen von NLP-Workloads beschreiben (Natural Language Processing) in Azure, Beschreiben der Funktionen von dialogorientierten AI-Workloads in Azure.

Agenda

Fundamental AI Concepts
Introduction to AI
Understand machine learning
Understand computer vision
Understand natural language processing
Understand document intelligence and knowledge mining
Understand generative AI
Challenges and risks with AI
Understand Responsible AI
Fundamentals of machine learning
What is machine learning?
Types of machine learning
Regression
Binary classification
Multiclass classification
Clustering
Deep learning
Azure Machine Learning
Fundamentals of Azure AI services
AI services on the Azure platform
Create Azure AI service resources
Use Azure AI services
Understand authentication for Azure AI services
Fundamentals of Computer Vision
Images and image processing
Machine learning for computer vision
Azure AI Vision
Fundamentals of Facial Recognition
Understand Face analysis
Get started with Face analysis on Azure
Fundamentals of optical character recognition
Get started with Vision Studio on Azure
Fundamentals of Text Analysis with the Language Service
Understand Text Analytics
Get started with text analysis
Fundamentals of question answering with the Language Service
Understand question answering2
Fundamentals of conversational language understanding
Describe conversational language understanding
Get started with conversational language understanding in Azure
Fundamentals of Azure AI Speech
Understand speech recognition and synthesis
Get started with speech on Azure
Fundamentals of Azure AI Document Intelligence
Explore capabilities of document intelligence
Get started with receipt analysis on Azure
Fundamentals of Knowledge Mining with Azure Cognitive Search
What is Azure Cognitive Search?
Identify elements of a search solution
Use a skillset to define an enrichment pipeline
Understand indexes
Use an indexer to build an index
Persist enriched data in a knowledge store
Create an index in the Azure portal
Query data in an Azure Cognitive Search index
Fundamentals of Generative AI
What is generative AI?
Large language models
What is Azure OpenAI?
What are copilots?
Improve generative AI responses with prompt engineering
Fundamentals of Responsible Generative AI
Plan a responsible generative AI solution
Identify potential harms
Measure potential harms
Mitigate potential harms
Operate a responsible generative AI solution
Alle, die mehr über die Arten einer möglichen Lösung durch künstliche Intelligenz (AI) und die Services in Microsoft Azure erfahren möchten, mit denen man sie erstellen kann. Sie müssen für die Teilnahme an diesem Training keine Erfahrung mit Microsoft Azure haben, es wird jedoch vorausgesetzt, dass Sie mit Computertechnologie und dem Internet vertraut sind. Einige der im Training behandelten Konzepte erfordern ein grundlegendes Verständnis der Mathematik, beispielsweise die Fähigkeit, Diagramme zu interpretieren. Das Training beinhaltet praktische Aktivitäten, bei denen mit Daten gearbeitet und Code ausgeführt wird. Daher sind Kenntnisse der grundlegenden Programmierprinzipien hilfreich.
Vor diesem Training ist keine weitere Zertifizierung erforderlich. Erfolgreiche Teilnehmer*innen des Trainings „Azure AI Fundamentals“ verfügen über grundlegende Kenntnisse zu Computing- und Internetkonzepten und ein Interesse an der Verwendung von Azure KI-Diensten. Dies gilt insbesondere in folgenden Fällen: Erfahrung mit der Verwendung von Computern und dem Internet Interesse an Anwendungsfällen für KI-Anwendungen und Machine Learning-Modelle Bereitschaft, durch praktische Übungen zu lernen
Microsoft Technik

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