Datum
20/01/2025 - 21/01/2025
Ganztägig
Kalender-Import: iCal
Veranstaltungsort
ETC Trainingscenter
Modecenterstraße 22, 1030 - Wien
Vor diesem Training ist keine weitere Zertifizierung erforderlich.
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 Trainer*innen geleitete Training 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.
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
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.
Der Training beinhaltet praktische Aktivitäten, bei denen mit Daten gearbeitet und Code ausgeführt wird. Daher sind Kenntnisse der grundlegenden Programmierprinzipien hilfreich.
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 launguage 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 konwledge 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
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