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課程簡介

Azure Machine Learning 基礎

  • AML 功能與架構概覽
  • AML (Azure ML pipelines) 端到端工作流程概覽
  • 操作 Azure Machine Learning Studio

資料準備與建模

  • 資料準備
  • 建構模型
  • 訓練與測試模型

模型評估與穩健性

  • ML 模型的驗證指標
  • 處理與防止過度擬合 (Overfitting)

模型管理與部署

  • 註冊訓練好的模型
  • 建立模型映像檔
  • 部署模型

Azure 上的 OpenAI API 基礎

  • OpenAI API 簡介
  • API 設定與驗證

檢索與應用程式整合

  • 搭配 AI Search 使用文件
  • 將 OpenAI 模型整合至應用程式中

客製化與生產實務

  • 模型的微調 (Fine-tuning) / 客製化
  • 生產環境的最佳實務

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python 基礎及基本的機器學習概念
  • 具備 REST APIs 或 SDKs 的使用經驗
  • 對 Azure 服務有基本認識

適用對象

  • 資料科學家與 ML 工程師
  • 建構 AI 功能之應用程式開發人員
  • 技術主管與解決方案架構師
 14 小時

課程分類