Microsoft Implement Generative AI engineering with Azure Databricks
Dieser Kurs vermittelt Generative AI Engineering mit Azure Databricks. Sie erkunden, optimieren, werten aus und integrieren Sprachmodelle. Dabei nutzen Sie die Skalierbarkeit von Apache Spark sowie die kollaborative Umgebung von Azure Databricks, um komplexe KI-Systeme strukturiert zu entwerfen.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
Engineering mit generativer künstlicher Intelligenz (KI) in Azure Databricks nutzt die Funktionen der Plattform, um erweiterte Sprachmodelle zu erkunden, zu optimieren, auszuwerten und zu integrieren. Mithilfe der Skalierbarkeit von Apache Spark und der Umgebung für die Zusammenarbeit von Azure Databricks können Sie komplexe KI-Systeme entwerfen.
Seminarinhalte
- Erste Schritte mit Sprachmodellen in Azure Databricks
- Implementieren von Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Azure Databricks
- Implementieren einer mehrstufigen Argumentation in Azure Databricks
- Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Azure Databricks
- Auswerten von Sprachmodellen mit Azure Databricks
- Erläutern der Prinzipien für verantwortungsvolle KI für Sprachmodelle in Azure Databricks
- Implementieren von LLMOps in Azure Databricks
Zielgruppe
Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Modul beginnen, sollten Sie sich mit grundlegenden KI-Konzepten und Azure Databricks vertraut machen. Eventuell sollten Sie zunächst den Lernpfad Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz und das Modul Erkunden von Azure Databricks abschließen.
Lernziele
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Microsoft Implement Generative AI engineering with Azure Databricks im Überblick
Generative AI Engineering mit Azure Databricks verbindet die Arbeit mit Sprachmodellen mit den Plattformfunktionen von Azure Databricks. Der Kurs ordnet die Entwicklung komplexer KI-Systeme in den Themenbereich Kurse zu KI-AI ein.
Im Mittelpunkt steht der durchgängige Umgang mit Sprachmodellen: von ersten Schritten über Retrieval Augmented Generation und mehrstufige Argumentation bis zur Feinabstimmung und Auswertung. Die Skalierbarkeit von Apache Spark und die kollaborative Arbeitsumgebung von Azure Databricks bilden dabei den technischen Rahmen.
Für die Vorbereitung sind grundlegende KI-Konzepte und Vertrautheit mit Azure Databricks empfehlenswert. Als mögliche Vorbereitung nennt die Quelle den Lernpfad „Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz“ sowie das Modul „Erkunden von Azure Databricks“.
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