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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