
DP-100 : Conception et mise en œuvre d’une solution de science des données sur Azure
Description
Apprenez à exploiter des solutions d’apprentissage automatique à l’échelle du cloud avec Azure Machine Learning. Ce cours vous enseigne à tirer parti de vos connaissances en Python et en machine learning pour gérer l’ingestion et la préparation des données, l’entraînement et le déploiement de modèles, ainsi que le suivi des solutions avec Azure Machine Learning et MLflow.
Curriculum plan
Explorer et configurer l’espace de travail Azure Machine Learning
Développer des applications IA génératives dans Azure
Explorer les outils de développement pour l’interaction de l’espace de travail
Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning
Utiliser des cibles de calcul dans Azure Machine Learning
Utiliser des environnements dans Azure Machine Learning
Expérimenter avec Azure Machine Learning
Trouver le meilleur modèle de classification avec le Machine Learning automatisé (AutoML)
Suivre la formation du modèle dans les notebooks Jupyter avec MLflow
Optimiser l’entraînement des modèles avec Azure Machine Learning
Suivre la formation du modèle dans les notebooks Jupyter avec MLflow
Suivre la formation du modèle avec MLflow dans les travaux
Effectuer le réglage des hyperparamètres avec Azure Machine Learning
Exécuter des pipelines dans Azure Machine Learning
Gérer et examiner les modèles dans Azure Machine Learning
Inscrire un modèle MLflow dans Azure Machine Learning
Créer et explorer le tableau de bord d’IA responsable d’un modèle dans Azure Machine Learning
Déployer et consommer des modèles avec Azure Machine Learning
Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne managé
Déployer un modèle sur un point de terminaison de lot
Développer des applications IA génératives dans Azure
Planifier et préparer le développement de solutions IA sur Azure
Choisir et déployer des modèles depuis le catalogue Microsoft Foundry
Développer une application IA avec le SDK Microsoft Foundry
Commencer avec Prompt Flow pour développer des applications IA
Développer une solution RAG (Retrieval Augmented Generation)
Ajuster (fine‑tuner) un modèle de langage avec Microsoft Foundry
Implémenter une solution IA générative responsable
Évaluer les performances de l’IA générative
Gratuit
Accès gratuit à ce cours
- NiveauIntermédiaire
- Durée32 heures
- Dernière mise à jour11 mars, 2026
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Catégories
Azure Data et IA
