使用Python开发机器学习技能，并探索Azure的AI功能
您是否曾经想使用机器学习和人工智能（AI）设计和构建解决方案？与Microsoft一起，这款专家Track将教您如何使用Microsoft Azure进行操作。
它还将帮助您准备相关考试，包括Microsoft Azure AI工程师助理（AI-100）和Microsoft Azure AI基础知识（AI-900）。
致力于AI，机器学习或数据科学的职业
普华永道研究估计，AI将添加超过到2030年，世界经济为15万亿美元。
数据科学家，机器学习工程师和人工智能专家将在将其栩栩如生方面发挥关键作用。AI专家是2020年英国，美国和澳大利亚的第1名角色。所需的关键技能包括机器学习，Python，深度学习，自然语言处理和计算机视觉。
当组织试图实施新技术时，他们经常面临无法实施这些举措的人才短缺。
该专家track将帮助您发展那些需求的技能，包括机器学习，数据科学，人工智能和Python。
它将使您能够建立强大的基础，以开始在机器学习，AI或数据科学方面的职业生涯。
使用Microsoft Azure构建AI解决方案
超过95％Fortune 500公司使用Azure - 微软的云计算平台。
该专家Track将为您提供Microsoft Azure提供的核心服务的详细介绍，同时教您如何使用其先进的Azure AI功能。您将获得许多行业需求广泛的技能，从而促进您的职业前景。
为AI开发Python技能
人工智能得益于机器学习驱动的预测模型。在此专家导线上，您将学习如何使用Python编程语言构建此类机器学习工具和预测模型。
您将开发必要的Python技能，以建立机器学习算法，进行数据科学研究和其他数据科学项目的预测模型。
使用Microsoft Azure开发AI聊天机器人
最后，您将使用Azure认知服务来创建自己的AI聊天机器人。您将学习自然语言编程的基础知识，并使用路易斯（语言理解）来改善聊天机器人的人工智能和功能。
完成这项专家的过程后，您将对机器学习，AI或数据科学领域所需的核心技能有深刻的了解。
[该专家的内容已从Microsoft Azure的人工智能Microcredential，提供较小的人群，包括导师的互动，评估反馈和学分。]
您将学习的关键技能
- Azure Cloud Portal管理
- Azure认知服务
- Azure Machile学习模型
- Python编程
- 机器学习算法
- AI的统计学
- AI的数学
- Microsoft Bot框架
- 聊天机器人开发和路易斯整合
需要经验
该专家没有任何入门要求。但是，对Python，C＃，Creative Studio或在Excel，Database或Text Files中使用数据的经验的基本了解可能会有所帮助。
高中等效的数学和统计数据将有助于理解机器学习概念。
入门
这款专家试图是为希望从事AI，机器学习或数据科学职业的任何人。
这些角色可能包括：
- AI专家
- 机器学习专家
- 机器学习工程师
- AI分析师
- AI统计学家
- 人工智能工程师或开发人员
- 数据和AI架构师
- 商业智能分析师
专家导航课程概述
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课程1
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第1周
课程和机器学习介绍
- 课程介绍
- 机器学习简介
- 回归的探索性数据分析
- 高维的可视化
- 结束一周
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第2周
数据探索与准备
- 分类的探索性数据分析
- 数据清洁
- 数据准备
- 使用Python的数据准备和清洁
- 功能工程
- 每周总结
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第三周
回归与分类
- 回归
- 将回归概念付诸实践
- 分类
- ROC曲线
- 将分类概念付诸实践
- 每周总结
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第4周
改进模型的原理和技术
- 改进原理
- 改进模型的技术
- 交叉验证
- 减少维度
- 决策树简介
- 合奏方法：提升
- 每周总结
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第5周
机器学习算法和无监督学习
- 合奏方法：血统和决策森林
- 高级机器学习算法：神经网络
- 高级机器学习算法：SVMS
- 高级机器学习算法：天真的贝叶斯模型
- 无监督的机器学习
- 无监督的机器学习实验室
- 结束课程
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课程2
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 基本理论简介
- CloudSwyft动手实验室1
- 语音信号处理
- CloudSwyft动手实验室2
- 结束一周
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第2周
声学和语言建模
- 声学建模
- 深神经网络声学模型
- CloudSwyft动手实验室3
- 语言建模
- 语言模型评估和操作
- 结束一周
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第三周
语音解码和高级声学建模技术
- 第3周欢迎和Cloudswyft动手实验室4
- 语音解码
- WFST，受体和图形组成
- CloudSwyft动手实验室5
- 高级声学建模技术|改善目标功能
- 课程完成
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课程3
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- NLP简介
- NLP和文本处理
- 机器翻译和对话产生的神经模型
- CloudSwyft动手实验室1
- 结束一周
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第2周
深度语义相似性模型（DSSM）
- 深度语义相似性模型及其应用
- 信息检索的深度语义相似性模型
- 实体排名的深层语义相似性模型
- CloudSwyft动手实验室2
- 深入的强化学习
- 视觉多模式智能
- 结束一周
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第三周
自然语言理解
- 自然语言理解
- 连续单词表示
- 神经知识库嵌入
- 基于知识的问题回答
- CloudSwyft动手实验室3
- 结束一周和课程完成
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课程4
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第1周
介绍和5个算法
- 关于这门课程
- 图像处理，应用和细分
- 图像功能和经典方法
- 聚类和地区生长
- 包起来
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第2周
对象分类和检测
- 模板匹配，边缘和角落
- 定向梯度的直方图
- 对象分类和检测
- 包起来
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第三周
CNN，深度学习和深入细分
- 卷积神经网络（CNN）
- 深度学习
- 深度细分
- 包起来
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第4周
FCN，转移学习和课程总结
- 完全卷积的方法（FCN）
- 深度细分和转移学习
- 最终评估和课程总结
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证明你的工作已经准备好
突出显示您获得的新的，与工作相关的技能，并通过熟练的，特定于行业的数字证书来补充现有资格 - 以及专家轨道中的每门课程。
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学习您选择的行业或主题中的最新信息。
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完成每门课程并通过评估。
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接收由教育组织验证的证书。
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通过学习成果给雇主留下深刻的印象，您可以添加到简历中。
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使您的职业梦想成为现实。
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绘制您的进度
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