4.4
étoiles
962 évaluations

90 %

Ronald J. Daskevich, DCS

45 515 déjà inscrits

Offert par

Developing AI Applications on Azure

LearnQuest

À propos de ce cours

3 631 consultations récentes

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. 
Next, this course introduces the machine learning tools available in Microsoft Azure. We'll review standardized approaches to data analytics and you'll receive specific guidance on Microsoft's Team Data Science Approach. As you go through the course, we'll introduce you to Microsoft's pre-trained and managed machine learning offered as REST API's in their suite of cognitive services. We'll implement solutions using the computer vision API and the facial recognition API, and we'll do sentiment analysis by calling the natural language service.   

Using the Azure Machine Learning Service you'll create and use an Azure Machine Learning Worksace.Then you'll train your own model, and you'll deploy and test your model in the cloud. Throughout the course you will perform hands-on exercises to practice your new AI skills. By the end of this course, you will be able to create, implement and deploy machine learning models.

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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Niveau avancé

General knowledge of Azure

Approx. 16 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

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

Compétences que vous acquerrez

Python Programming
Azure AI models
Microsoft Team Data Sciences Process
Azure Machine Learning Service
Azure Machine Learning Workspace

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4,23/5 (174 évaluations)

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu90%(1,904 évaluations)

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

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 heures pour terminer

10 vidéos (Total 47 min), 6 lectures, 4 quiz

10 vidéos

module 1 intro43s

Definition of AI and Machine Learning4 min

Machine Learning Alogrithms5 min

Python Basics1 min

Python Collections6 min

Python Variables2 min

Python Scientific Ecosystem and ML Libraries5 min

Linear Regression with Scikit Learn8 min

Logistic Regression with Scikit Learn9 min

Module conclusion1 min

6 lectures

Exercise: Sign up for a free Azure account or login to your existing one.30 min

Definition of AI10 min

Comparison of machine learning algorithms10 min

Links to learn more about python10 min

Exercise Python Basics notebook30 min

Exercise: Scikit-learn models for regression and classification40 min

4 exercices pour s'entraîner

Practice: Python Collections30 min

AI and ML Definitions6 min

Deep Learning3 min

Module 1: Introduction to Artificial Intelligence30 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

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 heures pour terminer

9 vidéos (Total 44 min), 2 lectures, 3 quiz

9 vidéos

module 2 intro39s

AI Tools2 min

aiprocesses2 min

TDSP Stages7 min

TDSP General Manager Tasks4 min

TDSP Task Lead Tasks5 min

TDSP Project Lead Tasks5 min

TDSPData Scientist Tasks14 min

Module 2 Conclusion49s

2 lectures

Microsoft Team Data Science Process10 min

Exercise: TDSP in Azure Devops1 h

3 exercices pour s'entraîner

Practice: TDSP6 min

ML Studio3 min

Module 2: Standardized AI Processes and Azure Resources30 min

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Azure Cognitive APIs

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 28 min), 3 lectures, 3 quiz

7 vidéos

Module 3 Introduction54s

Cognitive Services Overview1 min

Azure Computer Vision API12 min

face api2 min

Other Cognitive Services API's2 min

Sentiment analysis6 min

Module 3 Conclusion1 min

3 lectures

Exercise: Computer Vision Notebook30 min

Exercise: Face API Notebook30 min

Exercise: Sentiment Analysis Notebook30 min

3 exercices pour s'entraîner

Search API3 min

Translation3 min

Module 3: Azure Cognitive APIs30 min

Semaine

Semaine 4

3 heures pour terminer

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 heures pour terminer

7 vidéos (Total 37 min), 3 lectures, 5 quiz

7 vidéos

Module 4 Introduction52s

Azure ML Service1 min

Ways to create an ML Workspace14 min

Setting up Experiments2 min

Train and register a model5 min

Train a model using Azure ML11 min

Module 4 Conclusion1 min

3 lectures

Microsoft Azure Machine Learning Documentation10 min

Exercise: Workspace Notebook30 min

Exercise: Model Training Notebook1 h

5 exercices pour s'entraîner

Azure ML Process3 min

Practice: Azure ML Workspace6 min

Practice: Train3 min

Train Process Step3 min

Module 4: Azure Machine Learning Service30 min

Avis

4.4

259 avis

5 stars
65,07 %
4 stars
21,20 %
3 stars
8,41 %
2 stars
2,18 %
1 star
3,11 %

Meilleurs avis pour DEVELOPING AI APPLICATIONS ON AZURE

par TK6 juin 2020

Wonderful Course with plenty of information, but I think the way of explanation should be better

par 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 !!

par AS11 juin 2020

I got to understand more about the Azure interface in collaboration with all that has to do with Machine Learning as well.

par JP8 août 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.

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Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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