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新年です。あなたは目標を達成したいと思っています。何か新しいことを探求してみませんか?キャリアを変えたいですか?しかし、それは気が遠くなるかもしれません。
どこから始めればよいかわかりません。キャリア目標を達成するには、どのコースが最適かわかりません。最初にどのルートを進むべきかわかりません。それはあまりにも圧倒的かもしれません。
このブログはそのお手伝いをするためにここにあります。
特に AI 関連のキャリアシフトを検討しているとします。正しいページにアクセスしました。 Microsoft には、必要な場所にアクセスできる、非常に優れた無料リソースがいくつかあります。
コース料金を払ったり大学に戻ったりする前に、できる限り無料のコンテンツをすべて吸収することが最善の最初のアプローチになります。無料のリソースは、これが本当にやりたいことかどうかを判断するのに役立ちます。
リンク: 初心者のためのAI
Microsoft は、人工知能の世界について学ぶのに役立つ、12 週間の 24 レッスンのカリキュラムを提供しています。
12 週間で、AI の概要と歴史、シンボリック AI、ニューラル ネットワーク、コンピューター ビジョン、自然言語処理、その他の AI 技術の概要を学びます。
リンク: AzureOpenAIサービス
2023 年の OpenAI についてよく聞いたことがあるでしょう。それについてもっと学ぶ時が来ました。
大規模言語モデル (LLM) の人気がますます高まっています。もっと詳しく知りたいと思っている人もいるかもしれません。プロンプト エンジニアリングとジェネレーティブ AI は、テクノロジー業界で今話題になっているものであり、このコースでもそれが可能です。
まずはプロンプト エンジニアリングについて学習し、次に責任ある生成 AI の基礎についての学習に進みます。 GitHub コパイロットと Azure OpenAI を使用した迅速なエンジニアリングで、学んだことを実践します。
Azure OpenAI に関する学習を続けたい場合は、そうして生成 AI スキルを次のレベルに引き上げることができます。
リンク: カスタム機械学習モデル
これで AI と Azure AI Service の概要は理解できました。おそらく、次のレベルである機械学習モデルを実際に試してみたいと思うでしょう。ここで、AI の背後にある本当の美しさがわかります。
独自のデータを使用してモデルを構築および実行するためのツールを発見するのに役立つもう 1 つの学習パス。機械学習モデルを改善できること自体がスキルです。
コンピューター ビジョン ソリューションの作成、テキストの処理と翻訳、フォームからのデータの抽出、機械学習モデルの選択の自動化、モデルのデプロイと利用の方法を学びます。
Azure についてさらに詳しく知りたいですか?記事、YouTube ビデオ、実際のモジュール コンテンツを含むこの学習教材をもう少し詳しく見てみましょう。
このコースは、Azure AI サービスを使用して AI 搭載アプリを構築するために使用できるさまざまなツールについて学習するのに役立ちます。 Generative AI が気になる場合は、Azure OpenAI Services を使用してソリューションを開発したり、Microsoft Copilot Studio でチャットボットやその他の AI モデルを探索したりできます。
リンク: 日常業務での AI の活用
したがって、AI とその基礎について学び、カスタム機械学習モデルとアプリを構築して実践する機会が得られたことになります。 「AI がどのようにして私の日常生活の一部になるのでしょうか?」と考えているかもしれません。
このコースではまさにそれを体験していきます。このコンテンツは開発者に推奨されますが、あなたがたどるべきルートかもしれません。
GitHub Copilot で AI を学習し、この 2 つがどのように組み合わされるかを理解することから始めて、GitHub Copilot での作業を効率化します。
このようにして、素晴らしい無料リソースを活用して 2024 年の目標の達成にまた一歩近づきます。コンテンツの気に入った点をコメント欄で教えてください。
ニシャ・アリア データサイエンティスト兼フリーランステクニカルライターです。 彼女は特に、データサイエンスのキャリアに関するアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスに関する理論に基づく知識の提供に関心を持っています。 彼女はまた、人工知能が人間の寿命の長寿に役立つ/できるさまざまな方法を探求したいと考えています。 他の人を導くのを助けながら、彼女の技術知識とライティングスキルを広げることを求めている熱心な学習者。
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-on-ai-with-microsoft-for-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-free-courses-on-ai-with-microsoft-for-2024
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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