This course introduces the concepts of Artificial Intelligence and Machine learning. We'll discuss machine learning types and tasks, and machine learning algorithms. You'll explore Python as a popular programming language for machine learning solutions, including using some scientific ecosystem packages which will help you implement machine learning.
Developing AI Applications on Azure
LearnQuestÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
General knowledge of Azure
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Was Sie lernen werden
Define Artificial Intelligence and Machine Language
Describe AI tools and roles, and the Microsoft Team Data Science Process
Work with Azure APIs, including those for vision, language, and search
Create, train, test and deploy your AI model in the cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben
Python ProgrammingAzure AI modelsMicrosoft Team Data Sciences ProcessAzure Machine Learning ServiceAzure Machine Learning Workspace
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Stufe „Fortgeschritten“
General knowledge of Azure
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
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von
LearnQuest
LearnQuest, an Apple Authorized Global Training Provider, is the leader in Global IT and Business Skills training. For over 20 years, LearnQuest has partnered with the world's leading technology brands, and is committed to designing, developing and delivering industry-leading technology education and training solutions in a variety of formats to corporations and government agencies in over 180 countries.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Introduction to Artificial Intelligence
This module introduces Artificial Intelligence and Machine learning. Next, we talk about machine learning types and tasks. This leads into a discussion of machine learning algorithms. Finally we explore python as a popular language for machine learning solutions and share some scientific ecosystem packages which will help you implement machine learning. By the end of this unit you will be able to implement machine learning models in at least one of the available python machine learning libraries.
4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 47 min), 6 Lektüren, 4 Quiz
10 Videos
Definition of AI and Machine Learning4m
Machine Learning Alogrithms5m
Python Basics1m
Python Collections6m
Python Variables2m
Python Scientific Ecosystem and ML Libraries5m
Linear Regression with Scikit Learn8m
Logistic Regression with Scikit Learn9m
Module conclusion1m
6 Lektüren
Exercise: Sign up for a free Azure account or login to your existing one.30m
Definition of AI10m
Comparison of machine learning algorithms10m
Links to learn more about python10m
Exercise Python Basics notebook30m
Exercise: Scikit-learn models for regression and classification40m
4 praktische Übungen
Practice: Python Collections2m
AI and ML Definitions6m
Deep Learning3m
Module 1: Introduction to Artificial Intelligence30m
3 Stunden zum Abschließen
Standardized AI Processes and Azure Resources
This module introduces machine learning tools available in Microsoft Azure. It then looks at standardized approaches developed to help data analytics projects to be successful. Finally, it gives you specific guidance on Microsoft's Team Data Science Approach to include roles and tasks involved with the process. The exercise at the end of this unit points you to Microsoft's documentation to implement this process in their DevOps solution if you don't have your own.
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 44 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
AI Tools2m
aiprocesses2m
TDSP Stages7m
TDSP General Manager Tasks4m
TDSP Task Lead Tasks5m
TDSP Project Lead Tasks5m
TDSPData Scientist Tasks14m
Module 2 Conclusion49
2 Lektüren
Microsoft Team Data Science Process10m
Exercise: TDSP in Azure Devops1h
3 praktische Übungen
Practice: TDSP6m
ML Studio3m
Module 2: Standardized AI Processes and Azure Resources30m
3 Stunden zum Abschließen
Azure Cognitive APIs
This module introduces you to Microsoft's pretrained and managed machine learning offered as REST API's in their suite of cognitive services. We specifically implement solutions using the computer vision api, the facial recognition api, and do sentiment analysis by calling the natural language service.
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 28 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Cognitive Services Overview1m
Azure Computer Vision API12m
face api2m
Other Cognitive Services API's2m
Sentiment analysis6m
Module 3 Conclusion1m
3 Lektüren
Exercise: Computer Vision Notebook30m
Exercise: Face API Notebook30m
Exercise: Sentiment Analysis Notebook30m
3 praktische Übungen
Search API3m
Translation3m
Module 3: Azure Cognitive APIs30m
3 Stunden zum Abschließen
Azure Machine Learning Service: Model Training
This module introduces you to the capabilities of the Azure Machine Learning Service. We explore how to create and then reference an ML workspace. We then talk about how to train a machine learning model using the Azure ML service. We talk about the purpose and role of experiments, runs, and models. Finally, we talk about
3 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 37 min), 3 Lektüren, 5 Quiz
7 Videos
Azure ML Service1m
Ways to create an ML Workspace14m
Setting up Experiments2m
Train and register a model5m
Train a model using Azure ML11m
Module 4 Conclusion1m
3 Lektüren
Microsoft Azure Machine Learning Documentation10m
Exercise: Workspace Notebook30m
Exercise: Model Training Notebook1h
5 praktische Übungen
Azure ML Process3m
Practice: Azure ML Workspace6m
Practice: Train3m
Train Process Step3m
Module 4: Azure Machine Learning Service30m
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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