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Schulung Microsoft Azure Machine Learning Studio

Anpassung und Feinabstimmung von Azure Machine Learning Studio-Modellen

3 Tage / S4258

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

Microsoft Azure Machine Learning Studio bietet eine umfassende und leistungsfähige Plattform zur Erstellung, Entwicklung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen. Mit seiner benutzerfreundlichen visuellen Oberfläche, der Unterstützung für verschiedene ML-Frameworks und der Integration in das Azure-Ökosystem ermöglicht Azure ML Studio es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, hochwertige ML-Modelle effizient zu erstellen und zu verwalten. Die umfangreichen Automatisierungs- und Optimierungsfunktionen sowie die Unterstützung für MLOps machen Azure ML Studio zu einer attraktiven Wahl für Unternehmen, die ihre datengetriebenen Entscheidungen verbessern und ihre Geschäftsprozesse optimieren möchten.
Die Teilnehmenden lernen die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von Microsoft Azure Machine Learning Studio kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in Azure Machine Learning Studio, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Architektur, Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten, Training und Evaluierung von Modellen, Erstellung von Pipelines, Bereitstellung und Integration von Modellen sowie Best Practices und Optimierung. Praktische Übungen ermöglichen den Teilnehmenden, das Gelernte direkt umzusetzen und ihre Fähigkeiten in der Nutzung von Azure Machine Learning Studio zu vertiefen.

Noch nicht das Richtige? Diese Azure Trainings bringen Sie weiter.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Microsoft Azure Machine Learning Studio effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu entwickeln, die Geschäftsprozesse verbessern, Sicherheitsmaßnahmen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, IT-Architekten, DevOps-Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Microsoft Azure Machine Learning Studio erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung und maschinellem Lernen sind nützlich.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Einführung in Microsoft Azure Machine Learning Studio
    • Überblick über Microsoft Azure Machine Learning Studio: Was ist es und warum ist es wichtig?
    • Hauptmerkmale und Vorteile von Azure Machine Learning Studio im Vergleich zu anderen ML-Plattformen.
    • Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
  • Installation und Einrichtung
    • Systemanforderungen und notwendige Software.
    • Einrichtung eines Azure-Kontos und Aktivierung von Azure Machine Learning.
    • Überblick über die Benutzeroberfläche und grundlegende Navigation im Azure Machine Learning Studio.
  • Grundlegende Konzepte und Architektur
    • Überblick über die Architektur von Azure Machine Learning Studio: Datenquellen, Pipelines, Modelle, APIs.
    • Einführung in die unterstützten Datentypen und Anforderungen an die Datenqualität.
    • Verständnis der Funktionsweise und des Zusammenspiels der verschiedenen Komponenten.
  • Vorbereitung und Hochladen von Daten
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten.
    • Datenbereinigung und -vorbereitung für maschinelles Lernen.
    • Nutzung des Data Labeling Service von Azure.
  • Praktische Übung 1: Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten
    • Problemstellung : Vorbereitung und Hochladen eines Datensatzes für die Modellierung mit Azure Machine Learning Studio.
    • Lösung :
      • Vorbereitung eines tabellarischen Datensatzes mit den benötigten Features und Labels.
      • Nutzung des Azure Machine Learning Studios zum Hochladen und Verwalten der Daten.
      • Tool : Azure Machine Learning Studio, Data Labeling Service.
      • Ergebnis : Ein vollständig vorbereiteter und hochgeladener Datensatz, der für das Training eines Modells bereit ist.
  • Training eines Modells
    • Auswahl eines geeigneten Algorithmus und Konfiguration des Trainingsprozesses.
    • Starten des Trainingsprozesses und Überwachung des Fortschritts.
    • Optimierung des Modells durch Anpassung der Hyperparameter.
  • Evaluierung des Modells
    • Evaluierung der Modellleistung anhand verschiedener Metriken (z.B. Genauigkeit, F1-Score, ROC-AUC).
    • Nutzung von Validierungs- und Testdatensätzen zur Bewertung des Modells.
    • Verbesserung des Modells durch zusätzliche Trainingsdaten und Feinabstimmung.
  • Erstellung und Nutzung von Pipelines
    • Einführung in Pipelines und deren Nutzen in Azure Machine Learning.
    • Erstellung von End-to-End-Pipelines zur Automatisierung des ML-Workflows.
    • Integration von Datenvorbereitung, Training, Evaluierung und Bereitstellung in Pipelines.
  • Praktische Übung 2: Training und Evaluierung eines Modells
    • Problemstellung : Training und Evaluierung eines Modells zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
    • Lösung :
      • Konfiguration und Start des Trainingsprozesses mit dem vorbereiteten Iris-Datensatz.
      • Überwachung des Trainings und Evaluierung des Modells anhand geeigneter Metriken.
      • Tool : Azure Machine Learning Studio.
      • Ergebnis : Ein trainiertes und evaluiertes Modell zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
  • Bereitstellung des Modells
    • Bereitstellung des trainierten Modells über die Azure Machine Learning Platform.
    • Nutzung der Azure Machine Learning APIs zur Integration des Modells in Anwendungen.
    • Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen bei der Nutzung des Modells.
  • Integration in bestehende Systeme
    • Integration von Azure Machine Learning Studio-Modellen in bestehende Anwendungen und Systeme.
    • Nutzung von Azure Machine Learning in verteilten und skalierbaren Umgebungen.
    • Techniken zur Skalierung der Modelle für große Datenmengen.
  • Best Practices und Optimierung
    • Best Practices für die Implementierung und Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
    • Optimierung der Leistung und Effizienz der Modelle.
    • Verwaltung und Organisation von Projekten in Azure.
  • Sicherheit und Datenschutz
    • Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
    • Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und GDPR.
    • Verwaltung von Zugriffsrechten und Datenberechtigungen.
  • Praktische Übung 3: Bereitstellung und Integration eines Modells
    • Problemstellung : Bereitstellung und Integration eines trainierten Modells zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
    • Lösung :
      • Bereitstellung des Modells über die Azure Machine Learning Platform.
      • Integration des Modells in eine Beispielanwendung.
      • Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.
      • Tool : Azure Machine Learning Studio, Azure AI Platform.
      • Ergebnis : Ein integriertes und bereitgestelltes Modell, das in einer Anwendung genutzt werden kann.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Microsoft Azure Machine Learning Studio

TerminOrtPreis
23.09.-25.09.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
25.11.-27.11.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
27.01.-29.01.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
31.03.-02.04.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
02.06.-04.06.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 23. Sep. - 25. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 25. Nov. - 27. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 27. Jan. - 29. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 31. Mär. - 02. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 02. Jun. - 04. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
Hotelreservierung

Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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