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AI-900T00: Introduction to AI in Azure

In diesem 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 AI-Workloads und die Fähigkeit stärken, Azure-Services zu identifizieren, um sie zu unterstützen.
Das Training ist als hybrid Learning-Erfahrung konzipiert, bei der von Trainer 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.
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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.

Der Kurs „Introduction to AI in Azure“ richtet sich an alle, die sich für die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) interessieren – also dafür, welche Arten von KI-Lösungen möglich sind und welche Dienste in Microsoft Azure zur Umsetzung genutzt werden können.
Sie müssen für die Teilnahme an diesem Kurs keine Erfahrung mit Microsoft Azure haben, Es wird jedoch vorausgesetzt, dass Sie mit Computertechnologie und dem Internet vertraut sind. Einige der im Kurs behandelten Konzepte erfordern ein Grundverständnis der Mathematik, beispielsweise die Fähigkeit, Diagramme zu interpretieren. Der Kurs beinhaltet praktische Aktivitäten, bei denen mit Daten gearbeitet und Code ausgeführt wird. Daher sind Kenntnisse der grundlegenden Programmierprinzipien hilfreich.

Wichtige Information

Dieses Training behandelt prüfungsrelevante Themen zum Examen: Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals

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

Introduction to AI-powered information extraction concepts
Understand the extraction of data from images
Understand the extraction of data from forms
Understand multimodal data extraction
Understand data extraction for knowledge mining
Get started with computer vision in Azure
Understand Azure AI services for computer vision
Understand Azure AI Vision Image Analysis capabilities
Understand Azure AI Vision's Face service capabilities
Get started in Azure AI Foundry portal
Analyze images in Azure AI Foundry portal
Introduction to computer vision concepts
Understand image processing
Machine learning for computer vision
Understand modern vision models
Get started with speech in Azure
Understand speech recognition and synthesis
Get started with speech on Azure
Use Azure AI Speech
Explore Speech in Azure AI Foundry portal
Get started with natural language processing in Azure
Understand natural language processing on Azure
Understand Azure AI Language's text analysis capabilities
Azure AI Language's conversational AI capabilities
Azure AI Translator capabilities
Get started in Azure AI Foundry
Analyze text in Azure AI Foundry portal
Introduction to natural language processing concepts
Understand how language is processed
Understand statistical techniques for NLP
Understand semantic language models
Get started with generative AI in Azure
Understand generative AI applications
Understand tools to develop generative AI
Understand Azure AI Foundry's model catalog
Understand Azure AI Foundry capabilities
Understand observability
Explore generative AI in Azure AI Foundry portal
Introduction to generative AI concepts
What is generative AI?
How do language models work?
Understand how transformers advance language models
Understand differences in language models
Improve prompt results
Create responsible generative AI solutions
Get started with machine learning in Azure
Define the problem
Get and prepare data
Train the model
Use Azure Machine Learning studio
Integrate a model
Explore Automated Machine Learning in Azure Machine Learning
Introduction to machine learning concepts
What is machine learning?
Types of machine learning
Regression
Binary classification
Multiclass classification
Clustering
Deep learning
Transformers
Get started with AI-powered information extraction in Azure
Azure AI services for information extraction
Extract information with Azure AI Vision
Extract multimodal information with Azure AI Content Understanding
Extract information from forms with Azure AI Document Intelligence
Create a knowledge mining solution with Azure AI Search
Extract information
Introduction to AI concepts
Introduction to AI
Generative AI
Computer vision
Speech
Natural language processing
Extract data and insights
Responsible AI
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • AWS Organizations for multi-account access and permissions
  • AWS SSO to simplify access and authentication across AWS accounts and third-party services
  • AWS Control Tower
  • Permissions, access, and authentication
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications
  • Group Exercise: Review Architecting on AWS core best practices
  • Lab 1: Securing Amazon S3 VPC Endpoint Communications

Dein Training im Überblick

Dauer 1 Tag
Trainingssprache Deutsch
Trainingsart brainyCLASS (offen)

690,00 €

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  • Ortsunabhängig

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