This course introduces the concepts of Artificial Intelligence and Machine learning. We'll discuss machine learning types and tasks, and machine learning algorithms. You'll explore Python as a popular programming language for machine learning solutions, including using some scientific ecosystem packages which will help you implement machine learning.
ofrecido por
Developing AI Applications on Azure
LearnQuestAcerca de este Curso
266,002 vistas recientes
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100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
General knowledge of Azure
Aprox. 16 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Qué aprenderás
Define Artificial Intelligence and Machine Language
Describe AI tools and roles, and the Microsoft Team Data Science Process
Work with Azure APIs, including those for vision, language, and search
Create, train, test and deploy your AI model in the cloud
Habilidades que obtendrás
Python ProgrammingAzure AI modelsMicrosoft Team Data Sciences ProcessAzure Machine Learning ServiceAzure Machine Learning Workspace
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LearnQuest
LearnQuest, an Apple Authorized Global Training Provider, is the leader in Global IT and Business Skills training. For over 20 years, LearnQuest has partnered with the world's leading technology brands, and is committed to designing, developing and delivering industry-leading technology education and training solutions in a variety of formats to corporations and government agencies in over 180 countries.
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
Introduction to Artificial Intelligence
This module introduces Artificial Intelligence and Machine learning. Next, we talk about machine learning types and tasks. This leads into a discussion of machine learning algorithms. Finally we explore python as a popular language for machine learning solutions and share some scientific ecosystem packages which will help you implement machine learning. By the end of this unit you will be able to implement machine learning models in at least one of the available python machine learning libraries.
4 horas para completar
10 videos (Total 47 minutos), 6 lecturas, 4 cuestionarios
10 videos
Definition of AI and Machine Learning4m
Machine Learning Alogrithms5m
Python Basics1m
Python Collections6m
Python Variables2m
Python Scientific Ecosystem and ML Libraries5m
Linear Regression with Scikit Learn8m
Logistic Regression with Scikit Learn9m
Module conclusion1m
6 lecturas
Exercise: Sign up for a free Azure account or login to your existing one.30m
Definition of AI10m
Comparison of machine learning algorithms10m
Links to learn more about python10m
Exercise Python Basics notebook30m
Exercise: Scikit-learn models for regression and classification40m
4 ejercicios de práctica
Practice: Python Collections2m
AI and ML Definitions6m
Deep Learning3m
Module 1: Introduction to Artificial Intelligence30m
3 horas para completar
Standardized AI Processes and Azure Resources
This module introduces machine learning tools available in Microsoft Azure. It then looks at standardized approaches developed to help data analytics projects to be successful. Finally, it gives you specific guidance on Microsoft's Team Data Science Approach to include roles and tasks involved with the process. The exercise at the end of this unit points you to Microsoft's documentation to implement this process in their DevOps solution if you don't have your own.
3 horas para completar
9 videos (Total 44 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
AI Tools2m
aiprocesses2m
TDSP Stages7m
TDSP General Manager Tasks4m
TDSP Task Lead Tasks5m
TDSP Project Lead Tasks5m
TDSPData Scientist Tasks14m
Module 2 Conclusion49s
2 lecturas
Microsoft Team Data Science Process10m
Exercise: TDSP in Azure Devops1h
3 ejercicios de práctica
Practice: TDSP6m
ML Studio3m
Module 2: Standardized AI Processes and Azure Resources30m
3 horas para completar
Azure Cognitive APIs
This module introduces you to Microsoft's pretrained and managed machine learning offered as REST API's in their suite of cognitive services. We specifically implement solutions using the computer vision api, the facial recognition api, and do sentiment analysis by calling the natural language service.
3 horas para completar
7 videos (Total 28 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
7 videos
Cognitive Services Overview1m
Azure Computer Vision API12m
face api2m
Other Cognitive Services API's2m
Sentiment analysis6m
Module 3 Conclusion1m
3 lecturas
Exercise: Computer Vision Notebook30m
Exercise: Face API Notebook30m
Exercise: Sentiment Analysis Notebook30m
3 ejercicios de práctica
Search API3m
Translation3m
Module 3: Azure Cognitive APIs30m
3 horas para completar
Azure Machine Learning Service: Model Training
This module introduces you to the capabilities of the Azure Machine Learning Service. We explore how to create and then reference an ML workspace. We then talk about how to train a machine learning model using the Azure ML service. We talk about the purpose and role of experiments, runs, and models. Finally, we talk about
3 horas para completar
7 videos (Total 37 minutos), 3 lecturas, 5 cuestionarios
7 videos
Azure ML Service1m
Ways to create an ML Workspace14m
Setting up Experiments2m
Train and register a model5m
Train a model using Azure ML11m
Module 4 Conclusion1m
3 lecturas
Microsoft Azure Machine Learning Documentation10m
Exercise: Workspace Notebook30m
Exercise: Model Training Notebook1h
5 ejercicios de práctica
Azure ML Process3m
Practice: Azure ML Workspace6m
Practice: Train3m
Train Process Step3m
Module 4: Azure Machine Learning Service30m
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.