Formation Devenez ingénieur en apprentissage automatique pour Microsoft Azure

Développez vos compétences. Zéro euro à payer. Grâce à nos formations payées par l’Etat

Dans ce programme, les étudiants amélioreront leurs compétences en créant et en déployant des solutions d’apprentissage automatique sophistiquées à l’aide d’outils et de frameworks open source populaires, et acquerront une expérience pratique de l’exécution de tâches d’apprentissage automatique complexes à l’aide des laboratoires Azure intégrés accessibles dans la classe Udacity.Nanodegrés associésCACHER LES DÉTAILS

3 mois pour terminer

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Expérience préalable avec Python, Machine Learning et Statistiques Voir les exigences détaillées.

  • Utiliser Azure Machine LearningL’apprentissage automatique est une opération commerciale essentielle pour de nombreuses organisations. Apprenez à configurer des pipelines d’apprentissage automatique dans Azure, à identifier des cas d’utilisation pour l’apprentissage automatique automatisé et à utiliser le kit SDK Azure ML pour concevoir, créer et gérer des pipelines d’apprentissage automatique dans Azure.OPTIMISER UN PIPELINE DE ML DANS AZURE
  • Opérations d’apprentissage automatiqueCe cours couvre de nombreux concepts clés de l’opérationnalisation de l’apprentissage automatique, de la sélection des cibles appropriées pour le déploiement de modèles à l’activation d’Application Insights, à l’identification des problèmes dans les journaux et à l’exploitation de la puissance des pipelines Azure. Tous ces concepts font partie des piliers fondamentaux de DevOps qui vous permettront de démontrer de solides compétences pour envoyer des modèles de machine learning en production.OPÉRATIONNALISER L’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
  • Projet CapstoneLe programme Capstone vous donne l’opportunité d’utiliser les connaissances que vous avez acquises grâce à ce programme Nanodegree pour résoudre un problème intéressant. Vous devrez utiliser Azure ML automatisé et HyperDrive pour résoudre une tâche. Enfin, vous devrez déployer le modèle en tant que service Web et tester le point de terminaison du modèle.

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