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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Stufe „Fortgeschritten“
General knowledge of Azure
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
Python ProgrammingAzure AI modelsMicrosoft Team Data Sciences ProcessAzure Machine Learning ServiceAzure Machine Learning Workspace
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General knowledge of Azure
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
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von
LearnQuest
LearnQuest is the preferred training partner to the world’s leading companies, organizations, and government agencies. Our team boasts 20+ years of experience designing, developing and delivering a full suite industry-leading technology education classes and training solutions across the globe. Our trainers, equipped with expert industry experience and an unparalleled commitment to quality, facilitate classes that are offered in various delivery formats so our clients can obtain the training they need when and where they need it.
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 Collections30m
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
Bewertungen
Top-Bewertungen von DEVELOPING AI APPLICATIONS ON AZURE
von JP8. Aug. 2020
The course is brief and very informative. It provides an overall idea regarding Microsoft Azure, project management and end-to-end machine learning from business understanding to deployment.
von SM19. Apr. 2020
Great information about AI. Earlier I don't know about AI application too much, but after enrolling in this course I could surely say that you would learn all about AI application.
von VK15. Mai 2020
The best course to learn all the basics of ML and AI...This course very useful in understanding different algorithms and implementations of AI in Microsoft Azure. Thank You !!
von SA17. Apr. 2020
Very nicely put course. It gave me good understanding and hands on experience with Microsoft Azure. I got some free credits from Azure to practice what I learned on Coursera.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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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.
Is financial aid available?
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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