Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)

Kursinhalt

Operationalisieren von Machine Learning-Modellen (MLOps)

• Mit Azure Machine Learning experimentieren
• Durchführen der Hyperparameteroptimierung mit Azure Machine Learning
• Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning
• Auslösen von Azure Machine Learning-Aufträgen mit GitHub Actions
• Auslösen von GitHub Actions mithilfe der featurebasierten Entwicklung
• Arbeiten mit Umgebungen in GitHub Actions
• Bereitstellen eines Modells mit GitHub Actions

Operationalisieren von generativen KI-Anwendungen (GenAIOps)

• Planen und Vorbereiten einer GenAIOps-Lösung
• Verwalten von Eingabeaufforderungen für Agents in Microsoft Foundry mit GitHub
• Bewerten und Optimieren von KI-Agents durch strukturierte Experimente
• Automatisieren von KI-Auswertungen mit Microsoft Foundry- und GitHub-Aktionen
• Überwachen Ihrer generativen KI-Anwendung
• Analysieren und Debuggen Ihrer generativen KI-App mit Ablaufverfolgung

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine Learning-Ingenieure und DevOps-Experten, die KI-Lösungen auf Produktionsniveau auf Azure entwerfen und betreiben möchten. Es eignet sich für Lernende mit Erfahrungen in Python, einem grundlegenden Verständnis von Machine Learning-Konzepten und grundlegenden Kenntnissen mit DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, CI/CD und Befehlszeilentools, die sich auf die Implementierung von MLOps- und GenAIOps-Workflows mit Azure nativen Diensten vorbereiten.