Programa do Curso

Introdução

Visão geral das características e da arquitetura de Azure Machine Learning (AML)

Visão geral de um fluxo de trabalho de ponta a ponta em AML (Azure Machine Learning Pipelines)

Provisionamento de máquinas virtuais na nuvem

Considerações sobre a escala (CPUs, GPUs e FPGAs)

Navegar no Azure Machine Learning Estúdio

Preparação de dados

Construir um modelo

Treinar e testar um modelo

Registo de um modelo treinado

Criar uma imagem modelo

Implantação de um modelo

Monitorização de um modelo em produção

Resolução de problemas

Resumo e conclusão

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de aprendizagem automática.
  • Conhecimento dos conceitos de computação em nuvem.
  • Um entendimento geral de contêineres (Docker) e orquestração (Kubernetes).
  • Python ou experiência em programação R é útil.
  • Experiência de trabalho com uma linha de comando.

Público

  • Engenheiros de ciências dos dados
  • DevOps engenheiros interessados na implementação de modelos de aprendizagem automática
  • Engenheiros de infraestrutura interessados na implantação de modelos de aprendizado de máquina
  • Engenheiros de software que desejam automatizar a integração e a implantação de recursos de aprendizado de máquina com seus aplicativos
  21 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Declaração de Clientes (2)

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