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Kandidaten für Azure AI Fundamentals certification sollten über grundlegende Kenntnisse der Konzepte maschinellen Lernens (ML) und künstlicher Intelligenz (AI) sowie der zugehörigen Microsoft Azure-Services verfügen. Diese Zertifizierung bietet die Gelegenheit, Kenntnisse über gängige ML- und AI-Workloads und deren Implementieren in Azure zu demonstrieren.
Diese Zertifizierung richtet sich an Kandidaten mit technischem als auch nicht technischem Hintergrund. Erfahrung in Data-Science und Software-Engineering ist nicht erforderlich. Einige allgemeine Programmierkenntnisse oder -erfahrungen wären jedoch von Vorteil.
Um sich als Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals zu zertifizieren, müssen Sie das Examen AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals bestehen. Zur optimalen Prüfungsvorbereitung hat Microsoft das Training AI-900T00-A: Microsoft Azure AI Fundamentals entwickelt.
Azure AI-Grundlagen können verwendet werden, um sich auf andere rollenbasierte Azure-Zertifizierungen wie Azure Data Scientist Associate oder Azure AI Engineer Associate vorzubereiten. Dies ist jedoch keine Voraussetzung für eine dieser Zertifizierungen.
Zielgruppe
- KI-Techniker
- Data Scientist
- Entwickler
- Lösungsarchitekt
Voraussetzungen für die Schulung
Diese Grundlagen-Zertifizierung setzt keine andere Zertifizierung voraus und dient auch nicht als Zugangsvoraussetzung für weiterführende Zertifizierungen. Erfolgreiche Teilnehmer am Kurs Azure AI-Fundamentals beginnen mit einigen grundlegenden Kenntnissen über Computer- und Internetkonzepte und einem Interesse an der Verwendung von Azure AI-Services.
Insbesondere:
- Erfahrung mit Computern und dem Internet.
- Interesse an Anwendungsfällen für KI-Anwendungen und Modelle für maschinelles Lernen.
- Lernbereitschaft durch praktische Erforschung.
Kursinhalte
Einführung in Künstliche Intelligenz und Machine Learning:
In diesem Modul lernen Sie die gängigen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (AI) und die verschiedenen Arten der mit AI verbundenen Workload kennen. Anschließend werden Überlegungen und Prinzipien für eine verantwortungsvolle AI-Entwicklung untersucht.
- Artificial Intelligence in Azure
- Verantwortliche AI
Machine Learning:
Maschinelles Lernen ist die Grundlage für moderne AI-Lösungen. In diesem Modul lernen die Teilnehmer einige grundlegende Konzepte für maschinelles Lernen kennen und erfahren, wie man den Azure Machine Learning-Service zum Erstellen und Veröffentlichen von Modellen für maschinelles Lernen verwenden.
- Einführung in das maschinelle Lernen
- Azure Machine Learning
Computer Vision:
Computer Vision ist ein Bereich der AI, in dem es darum geht, die Welt visuell durch Bilder, Videodateien und Kameras zu verstehen. In diesem Modul lernen die Teilnehmer verschiedene Computer Vision-Techniken und -Services kennen.
- Computer Vision-Konzepte
- Computer Vision in Azure
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):
Dieses Modul beschreibt Szenarien für Machine Learning Lösungen, die geschriebene und gesprochene Sprache verarbeiten können. Sie lernen Azure-Services kennen, mit denen Sie Lösungen erstellen können, die Text analysieren, Sprache erkennen und synthetisieren, zwischen Sprachen übersetzen und Befehle interpretieren.
Dialogorientierte AI:
Mit dialogorientierter AI können Benutzer über Kommunikationskanäle wie E-Mail, Webchat-Schnittstellen, soziale Medien und andere einen Dialog mit einem AI-Agenten oder bot führen. Dieses Modul beschreibt einige Grundprinzipien für die Arbeit mit Bots und bietet ihnen die Möglichkeit, einen Bot zu erstellen, der intelligent auf Nutzerfragen antworten kann.
- Dialogorientierte AI-Konzepte
- Dialogorientierte AI in Azure
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Durchführungs-Garantie
Unsere Schulungen finden ab der 1. Buchung statt.
Inklusive
Mittagessen, Unterlagen, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Minimal 1, Maximal 8 TeilnehmerInnen
Passende Unterlage
Inklusive Fachbuch zur Schulung.
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
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