Курсы искусственного интеллекта от Microsoft
Основы машинного обучения
Этот курс предоставляет фундаментальное понимание машинного обучения, включая его основные концепции, типы и методы обучения и оценки моделей. Он также охватывает основы глубокого обучения и использование автоматизированного машинного обучения в Azure Machine Learning.
Создание моделей машинного обучения
Этот курс идеален для тех, кто обладает базовыми знаниями машинного обучения или сильным математическим фоном. Он фокусируется на быстрых инструментах, таких как scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, предоставляя достаточно знаний для понимания примеров машинного обучения для продуктов, таких как Azure ML или Azure Databricks.
Внедрение решения по науке о данных и машинному обучению в Microsoft Fabric
Этот курс охватывает процесс науки о данных в Microsoft Fabric, обучая, как обучать модели машинного обучения, предварительно обрабатывать данные и управлять моделями с помощью MLflow. Он включает модули по изучению данных с помощью блокнотов, использованию Data Wrangler для предварительной обработки и генерации пакетных прогнозов с развернутыми моделями.
Основы искусственного интеллекта Microsoft Azure
Этот курс знакомит с основами искусственного интеллекта и службами Microsoft Azure для решений ИИ, нацеленный на лиц, обладающих базовыми навыками в области компьютеров и математики. Он охватывает рабочие нагрузки ИИ, компьютерное зрение, обработку естественного языка, интеллект документов и генеративный ИИ через модули начального уровня.
Создание решения с использованием RAG на базе собственных данных с помощью Azure AI Studio
Этот курс охватывает использование Retrieval Augmented Generation (RAG) для улучшения языковых моделей с конкретными данными, индексацию данных с помощью Azure AI Search и создание советника в Azure AI Studio. Он направлен на улучшение AI-приводимых предложений и генерации контента.
Работа с рекомендациями продуктов в Dynamics 365 Commerce
Этот модуль охватывает включение и работу с рекомендациями продуктов в Dynamics 365 Commerce, использующими ИИ и машинное обучение для анализа тенденций покупок и предоставления соответствующих рекомендаций. Он включает изучение списков рекомендаций и параметров.
Основы ответственного генеративного искусственного интеллекта
Этот модуль учит, как разрабатывать генеративные ИИ-решения ответственно, описывая процесс минимизации вредного контента. Он охватывает выявление, измерение и смягчение потенциального вреда, а также подготовку к ответственному развертыванию и эксплуатации генеративных ИИ-решений.
Применение инженерии запросов с использованием Azure OpenAI Service
Этот курс обучает инженерии запросов в Azure OpenAI, фокусируясь на проектировании и оптимизации запросов для улучшения производительности модели. Он охватывает создание четких инструкций, запрос конкретных композиций вывода и использование контекстного контента для улучшения точности и актуальности ответов.
Работа с генеративными моделями искусственного интеллекта в Azure Machine Learning
Этот курс исследует применение генеративных моделей ИИ для NLP в Azure Machine Learning, охватывая темы, такие как понимание архитектуры Transformer и работу с большими языковыми моделями (LLM). Он включает модули по настройке LLM для конкретных задач и использованию потоков запросов для разработки приложений, использующих LLM, с предварительными требованиями к знакомству с Azure и порталом Azure.
Ответственное использование искусственного интеллекта в образовании
Этот курс исследует ответственную ИИ-рамку Microsoft, акцентируя этические принципы разработки и применения ИИ, такие как справедливость, надежность, конфиденциальность, инклюзивность, прозрачность и ответственность. Он включает модули по пониманию и применению этих принципов, особенно в учебных средах, с интерактивными упражнениями для практической реализации.
