This course is designed to provide a comprehensive foundation in Azure Machine Learning, equipping learners with the skills to deploy, manage, and optimize ML models efficiently. Participants will begin by exploring model deployment and consumption in Azure ML, understanding how to operationalize machine learning solutions in production environments.
Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications
Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications
Ce cours fait partie de Spécialisation Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate
Instructeur : Whizlabs Instructor
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
8 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Applied Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
juin 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Exam Prep DP-100: Microsoft Azure Data Scientist Associate
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
This module provides a comprehensive understanding of Azure AI Foundry and its capabilities, equipping learners with the skills to leverage AI models for advanced applications. Participants will explore key concepts such as Retrieval Augmented Generation (RAG) for enhancing AI-driven responses, fine-tuning strategies for optimizing model performance, and best practices for deploying AI models in production environments. The module covers the Azure AI Foundry model catalog, compute considerations, and how to test and refine language models using the interactive playground. Learners will gain expertise in manually evaluating prompts, defining and tracking prompt variants, and utilizing Azure AI Search to create efficient search indexes. By the end of this module, participants will be prepared to work with Azure AI Foundry and ML tools, ensuring scalable and high-performing AI solutions for various enterprise applications.
Inclus
9 vidéos3 lectures2 devoirs
This module provides a comprehensive understanding of preparing machine learning workflows for production using Azure Machine Learning, equipping learners with the skills needed for scalable and efficient deployment. Participants will explore best practices for transitioning from notebooks to scripts, executing command jobs with parameters, and integrating MLflow for model tracking and evaluation. The module covers pipeline creation, custom components, and prebuilt workflows—including an Automobile Price Prediction pipeline—to automate and optimize ML processes. Learners will gain expertise in working with metrics, hyperparameters, and data transformation techniques, ensuring model performance and reliability. Additionally, the module emphasizes key aspects of production readiness, such as managing resources, tracking ML models, and refining training workflows for real-world applications. By the end of this module, participants will be equipped with practical knowledge to implement and manage robust ML pipelines within Azure Machine Learning effectively
Inclus
19 vidéos2 lectures3 devoirs
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Larry W.
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