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

Übersicht

Dieser Kurs bereitet die Teilnehmenden darauf vor, Machine Learning Operations (MLOps) und Generative AI Operations (GenAIOps) Lösungen auf Azure zu konzipieren, zu implementieren und zu betreiben. Er behandelt den Aufbau einer sicheren und skalierbaren KI-Infrastruktur, das Management des gesamten Lebenszyklus klassischer Machine-Learning-Modelle mit Azure Machine Learning sowie die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und Optimierung generativer KI-Anwendungen und -Agenten mit Microsoft Foundry.

Nutzen

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Machine-Learning-Klassifikationsmodelle mit Azure Machine Learning zu trainieren und zu evaluieren
• das Modelltraining mit Skripten, MLflow Tracking, Hyperparameter-Tuning und ML-Pipelines zu optimieren
• MLOps-Lösungen mit GitHub Actions und Azure Machine Learning zu entwerfen und zu automatisieren
• ML-Modelle auf einem verwalteten Online-Endpunkt in Azure Machine Learning bereitzustellen und zu überwachen
• Microsoft Foundry für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen einzurichten und zu konfigurieren
• KI-Agenten mit Prompt Engineering in Microsoft Foundry zu entwickeln, zu versionieren und bereitzustellen
• KI-Agent-Prompts systematisch mit automatisierten Cloud-Evaluatoren zu testen, zu bewerten und zu optimieren
• generative KI-Agenten im Betrieb mit Application Insights und Distributed Tracing zu überwachen und nachzuverfolgen
• KI-Agenten durch Fine-Tuning zu optimieren, einschließlich Supervised Fine-Tuning, Reinforcement Fine-Tuning und Direct Preference Optimization

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Machine Learning Engineers und DevOps-Fachleute, die produktionsreife KI-Lösungen auf Azure konzipieren und betreiben möchten.