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Applied Skills – AI-3016: Develop copilots with Azure AI Studio

In diesem Online-Training werden grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz (KI) und die entsprechenden Dienste in Microsoft Azure vorgestellt, mit denen KI-Lösungen erstellt werden können. Ziel des Trainings ist es nicht, die Teilnehmerinnen zu professionellen Datenwissenschaftlerinnen oder Softwareentwicklerinnen auszubilden, sondern ihr Bewusstsein für gängige KI-Workloads zu stärken und ihnen die Fähigkeit zu vermitteln, passende Azure-Dienste zu identifizieren. Das Training ist als hybride Lernerfahrung konzipiert, die von Lehrerinnen geleitete Schulungen mit Online-Materialien kombiniert. Praktische Übungen basieren auf Lernmodulen, und die Teilnehmer werden ermutigt, die Lerninhalte als Referenzmaterial zu nutzen, um das Gelernte zu vertiefen und Themen eingehender zu untersuchen.

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
1
Trainingssprache
Deutsch
Trainingsart
brainyCLASS (offen)

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Erhalten Sie eine fundierte Einführung in die künstliche Intelligenz und Microsoft Azure-Dienste. Lernen Sie, gängige KI-Workloads zu erkennen und passende Azure-Dienste auszuwählen. Dieses Training kombiniert lehrergeleitete Schulungen mit Online-Materialien und praktischen Übungen, um Ihr Wissen zu vertiefen. Perfekt für alle, die ihre KI-Kompetenzen erweitern möchten. Melden Sie sich jetzt an und bringen Sie Ihre KI-Kenntnisse auf das nächste Level!

Agenda

Einführung in Azure KI Studio
Was ist Azure KI Studio?
Funktionsweise, Verwendung und Erkunden von Azure KI Studio
Erkunden und Bereitstellen von Modellen aus dem Modellkatalog in Azure KI Studio
Erkunden der Sprachmodelle im Modellkatalog
Bereitstellen eines Modells auf einem Endpunkt
Verbessern der Leistung eines Sprachmodells
Erkunden und Bereitstellen von Sprachmodellen und Chatten mit Sprachmodellen
Erste Schritte mit prompt flow zum Entwickeln von Sprachmodell-Apps in Azure KI Studio
Grundlegendes zum Entwicklungslebenszyklus einer LLM-App (Large Language Model)
Grundlegende Komponenten verstehen und Flow-Typen untersuchen
Erkunden von Verbindungen und Laufzeiten
Erkunden von Varianten und Überwachungsoptionen
Erste Schritte mit dem Prompt Flow
Erstellen einer RAG-basierten Copilot-Lösung mit Ihren eigenen Daten mithilfe von Azure KI Studio
Verstehen, wie Ihr Sprachmodell geerdet wird
Machen Sie Ihre Daten durchsuchbar
Erstellen eines Copilots mit Prompt Flow
Erstellen eines benutzerdefinierten Copilots, der Ihre eigenen Daten verwendet
Integrieren eines optimieren Sprachmodells mit Ihrem Copilot in Azure KI Studio
Grundlegendes zum Optimieren eines Sprachmodells
Vorbereiten Ihrer Daten zur Optimierung eines Chat-Vervollständigungsmodells
Entdecken Sie die Optimierung von Sprachmodellen in Azure KI Studio
Optimieren eines Basismodells
Auswerten der Leistung Ihres benutzerdefinierten Copiloten im Azure KI Studio
Bewerten der Modell-Leistung
Manuelles Auswerten der Leistung eines Modells
Bewerten der Leistung Ihres benutzerdefinierten Copiloten
Bewerten der Leistung Ihres benutzerdefinierten Copilots
Verantwortungsvolle generative KI
Planen einer Lösung für verantwortungsvolle generative KI
Identifizieren, Ermitteln und Minimieren potenzieller negativer Folgen
Betreiben einer Lösung für verantwortungsvollen generativen KI-Lösung
Erkunden von Inhaltsfiltern in Azure KI Studio
• Intermediate • Data Scientist • AI Engineer • Azure AI services
Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und -Diensten in Azure vertraut machen.
Microsoft Technik

725,00 

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