MestoNovi Sad, Bulevar oslobođenja 78 (V sprat)
DatumTermin u najavi
VremeTermin u najavi
Cena36.000,00 + PDV
Prijavi se

Benefiti

  • 180 dana pristupa snimljenim video materijalima sa kursa (kada se kurs održava online)
  • 180 dana pristupa zvaničnim labovima
  • Digitalna literatura u najnovijoj verziji
  • Microsoft Official Curriculum (MOC) u trajno vlasništvo
  • Svi Microsoft kursevi se rade sa MCT-jem (Microsoft Certified Trainer)
  • Zvanični Microsoft sertifikat o odslušanoj obuci

PRIJAVA BEZ REGISTRACIJE

     

    Naučite kako da rukujete rešenjima za mašinsko učenje na cloud-u koristeći Azure mašinsko učenje. Ovaj kurs vas uči da iskoristite svoje postojeće znanje o Pythonu i mašinskom učenju za upravljanje unošenjem i pripremom podataka, obukom modela i implementacijom i nadgledanjem rešenja za mašinsko učenje u Microsoft Azure.

    Za koga je namenjen

    Ovaj kurs je namenjen data scientist-ima koji već poznaju Python i okvire mašinskog učenja poput Scikit-Learn, PyTorch i Tensorflow, koji žele da izgrade i upravljaju rešenjima za mašinsko učenje u cloud-u.

    Potrebno predznanje

    • Osnovno znanje o Microsoft Azure
    • Iskustvo u pisanju Python koda za rad sa podacima, korišćenjem biblioteka kao što su Numpy, Pandas i Matplotlib.
    • Razumevanje nauke o podacima; uključujući kako pripremiti podatke i obučiti modele mašinskog učenja koristeći uobičajene biblioteke mašinskog učenja kao što su Scikit-Learn, PyTorch ili Tensorflow.

    Trajanje

    3 dana

    Sadržaj

    Modul 1: Uvod u Azure mašinsko učenje

    • Početak rada sa Azure mašinskim učenjem
    • Azure alatke za mašinsko učenje

    Modul 2: Mašinsko učenje bez koda sa dizajnerom

    • Modeli obuke sa dizajnerom
    • Objavljivanje modela sa dizajnerom

    Modul 3: Eksperimenti i modeli obuke

    • Uvod u eksperimente
    • Modeli obuke i registracije

    Modul 4: Rad sa podacima

    • Rad sa Datastores-om
    • Rad sa skupovima podataka

    Modul 5: Compute Contexts

    • Rad sa okruženjima
    • Rad sa Compute Targets

    Modul 6: Orkestriranje operacija sa pipeline-ovima

    • Uvod u Pipelines
    • Objavljivanje i pokretanje Pipeline-a

    Modul 7: Primena i upotreba modela

    • Povezivanje u realnom vremenu
    • Serijsko povezivanje

    Modul 8: Obuka optimalnih modela

    • Podešavanje hiperparametara
    • Automatsko mašinsko učenje

    Modul 9: Tumačenje modela

    • Uvod u tumačenje modela koristeći Model Explainers

    Modul 10: Praćenje modela

    • Nadgledanje modela pomoću uvida u aplikacije
    • Nadgledanje pomeranja podataka

    Ovaj kurs je priprema za polaganje ispita DP-100