Microsoft DP-100 课程
IT
标准
16 岁或以上
30 小时
Python
AI, 大数据
本课程介绍数据科学和机器学习的基础知识，重点介绍 Microsoft DP-100 考试。了解如何利用 Azure 机器学习 (ML) 有效地创建、训练和部署模型。了解核心 ML 概念和 AI 相关术语，并探索在 Azure ML 工作区中管理资产的实际方面。获得优化和监视 ML 解决方案方面的专业知识，为在 Azure 上应用数据科学和运行机器学习工作负载奠定坚实的基础。本课程介绍了数据科学和机器学习的基础知识，重点是准备Microsoft DP-100考试。学习利用Azure机器学习有效地创建、训练和部署模型。参与核心机器学习概念和AI相关术语的学习，并探索在Azure ML workspace区管理资产的实际应用。获得优化和监控机器学习解决方案的专业知识，为在Azure应用数据科学和运行机器学习工作负荷上奠定结实的基础。
学习目标:
- 掌握核心机器学习概念，并通过深入了解 AI 及其在 Azure ML 中的应用程式来准备 Microsoft DP-100 考试。
- 获得管理数据、使用 AutoML 和自定义脚本训练模型以及使用 Azure ML 管道优化 ML 工作流的实用技能。
- 了解如何有效地部署和利用模型，从而获得在 Azure 机器学习环境中实现即时和批量预测的能力。
课程大纲：
- 介绍数据科学和 DP-100 考试 |了解机器学习 （ML） 的核心概念
- 探索 Azure ML 工作区
- 使用数据 |了解如何在 Azure 机器学习中使用数据
- 自动机器学习 |了解如何配置和运行 AutoML 作业，找到最佳分类模型
- 使用脚本训练模型 |了解如何在 Azure ML 工作区中使用脚本训练模型
- 使用流水线优化模型训练 |了解如何使用元件和管道在 Azure ML 中优化和自动执行模型训练
- 使用 Azure 机器学习部署和使用模型 |了解如何将模型部署到端点，并通过调用端点获取即时或批量预测
- DP-100 模拟考试
先修课程：
- 精通Microsoft AI-900
- Python x AI 课程或同等课程
软体需求：
- Visual Studio Code
- Python 3.10 或更高版本
硬体需求：
- 具有已更新浏览器的手提/桌上型电脑
其他需求：
- 需要 Azure 额度（最低 100 美元）
备注：
- 自行选择方便时间安排考试。
- 以 70% 或更高的分数通过考试的考生将获得 Microsoft 颁发的 DP-100 证书。
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