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Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028)

Erkunden Sie die praktischen Anwendungen von generativer KI auf Azure Databricks. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen in der Entwicklung von KI-Pipelines, der Verwaltung von Datensätzen und der Bereitstellung von Modellen für Automatisierung, Datengenerierung und Analyselösungen.

course: Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028)

Duration: 1 day

Format: Virtual or Classroom

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Overview

Lernen Sie, wie Sie generative KI-Lösungen mit Azure Databricks entwerfen, erstellen und einsetzen. Dieser Kurs befähigt Daten- und KI-Experten, KI-Pipelines zu implementieren, Modelle zu trainieren und generative KI-Techniken auf reale Anwendungsfälle anzuwenden.

Dieser Kurs ist inklusive
  • intructor-icon Schulung unter Leitung eines Ausbilders
  • intructor-icon Persönlicher Lernweg
  • intructor-icon Unterstützung per E-Mail, Chat und Telefon


Für wen ist dieser Kurs geeignet?

Für wen ist der Kurs Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) gedacht?

Dieser Kurs richtet sich an KI-Ingenieure, Datenwissenschaftler und IT-Experten, die praktische generative KI-Lösungen mit Azure Databricks implementieren möchten. Er eignet sich für Einzelpersonen und Teams, die daran interessiert sind, KI-Pipelines zu erstellen, Modelle zu trainieren und generative KI-Techniken auf reale Anwendungsfälle anzuwenden, einschließlich Automatisierung, Generierung synthetischer Daten und fortgeschrittene Analysen, unabhängig von früherer KI-Erfahrung.

Curriculum

Was Sie in unserem Kurs Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) lernen werden.

  • Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben verschiedene Branchen revolutioniert, indem sie fortschrittliche Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglichen. Diese Sprachmodelle werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse, Sprachübersetzung, ZeroShotKlassifizierung und LittleShotLearning.
  • Verstehen Sie Generative AI
  • Große Sprachmodelle (LLMs) verstehen
  • Identifizierung der Schlüsselkomponenten von LLMAnwendungen
  • Verwendung von LLMs für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
  • Übung Sprachmodelle erforschen
  • Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine fortschrittliche Technik in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die die Fähigkeiten generativer Modelle durch die Integration externer Mechanismen zur Informationsgewinnung erweitert. Wenn Sie sowohl generative Modelle als auch Retrievalsysteme verwenden, holt RAG dynamisch relevante Informationen aus externen Datenquellen, um den Generierungsprozess zu erweitern, was zu präziseren und kontextuell relevanten Ergebnissen führt.
  • Erkunden Sie die wichtigsten Konzepte eines RAGWorkflows
  • Bereiten Sie Ihre Daten für RAG vor
  • Finden Sie relevante Daten mit der Vektorsuche
  • Richten Sie Ihre abgerufenen Ergebnisse neu aus
  • Übung RAG einrichten
  • Mehrstufige ReasoningSysteme unterteilen komplexe Probleme in mehrere Stufen oder Schritte, wobei sich jede Stufe auf eine bestimmte ReasoningAufgabe konzentriert. Der Output einer Stufe dient als Input für die nächste, was einen strukturierteren und systematischeren Ansatz zur Problemlösung ermöglicht.
  • Was sind mehrstufige schlussfolgernde Systeme?
  • LangChain erforschen
  • LlamaIndex erforschen
  • Haystack erforschen
  • Erkunden Sie das DSPyFramework
  • Übung Implementieren von mehrstufigen Schlussfolgerungen mit LangChain
  • Die Feinabstimmung nutzt das allgemeine Wissen von Large Language Models (LLMs), um die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. So können Unternehmen spezialisierte Modelle erstellen, die genauer und relevanter sind und gleichzeitig Ressourcen und Zeit im Vergleich zum Training von Grund auf sparen.
  • Was ist Feinabstimmung?
  • Bereiten Sie Ihre Daten für die Feinabstimmung vor
  • Feinabstimmung eines Azure OpenAIModells
  • Übung Feinabstimmung eines Azure OpenAIModells
  • In diesem Modul lernen Sie die Evaluierung von großen Sprachmodellen mit verschiedenen Metriken und Ansätzen kennen, erfahren etwas über die Herausforderungen der Evaluierung und bewährte Praktiken und entdecken automatisierte Evaluierungstechniken, einschließlich LLMasajudgeMethoden.
  • LLMEvaluation erforschen
  • LLMs und KISysteme evaluieren
  • Evaluieren Sie LLMs mit Standardmetriken
  • Beschreiben Sie LLMasajudge für die Bewertung
  • Übung Bewerten Sie ein Azure OpenAIModell
  • Bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) in Azure Databricks ist es wichtig, die verantwortungsvollen KIPrinzipien für die Implementierung, ethische Überlegungen und die Risikominimierung zu verstehen. Erfahren Sie, wie Sie auf der Grundlage der identifizierten Risiken wichtige Sicherheitstools für Sprachmodelle implementieren können.
  • Was ist verantwortungsvolle KI?
  • Identifizieren Sie Risiken
  • Probleme entschärfen
  • Verwenden Sie wichtige Sicherheitswerkzeuge, um Ihre KISysteme zu schützen
  • Übung Implementierung von verantwortungsvoller KI
  • Rationalisieren Sie die Implementierung von Large Language Models (LLMs) mit LLMOps (LLM Operations) in Azure Databricks. Erfahren Sie, wie Sie LLMs während ihres gesamten Lebenszyklus mit Azure Databricks bereitstellen und verwalten können.
  • Übergang von traditionellen MLOps zu LLMOps
  • Verstehen Sie Modellbereitstellungen
  • Beschreiben Sie die MLflowBereitstellungsfunktionen
  • Verwendung von Unity Catalog zur Verwaltung von Modellen
  • Übung LLMOps implementieren

Preparation

Wie Sie sich am besten auf unseren Kurs Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028) vorbereiten.

  • Orange-check Grundkenntnisse der Python-Programmierung
  • Orange-check Verständnis von Datenanalysekonzepten und Grundlagen des Cloud-Computing (Azure bevorzugt)
  • Orange-check Keine Erfahrung im Bereich AI-Engineering erforderlich

Treffen Sie unsere Ausbilder

Lernen Sie einige der Readynez Instruktoren kennen, die Sie in Ihrem Kurs treffen können. Sie sind Experten, leidenschaftlich bei dem, was sie tun, und engagieren sich für ihre Branche, ihren Bereich und diejenigen, die lernen, erforschen und in ihrer Karriere vorankommen wollen.

Michel Aguilera

Michel Aguilera bietet hochwirksame LIVE-Schulungen in den Bereichen Microsoft Cloud, Infrastruktur und Cybersicherheit für Fachleute an, die reale Fähigkeiten und Zertifizierungsvorbereitungen suchen. Mit mehr als 20 Jahren globaler Erfahrung und fundiertem technischem Fachwissen hilft er Teams, moderne IT-Umgebungen zu meistern - von der Hybrid-Cloud bis hin zu sicheren digitalen Arbeitsplätzen - mit Klarheit und praktischer Anleitung.

Lernen Sie Ihren Ausbilder kennen: Michel Aguilera

Wenn es um praktische Erfahrung in den Bereichen Cloud, Cybersicherheit und Infrastruktur geht, bringt Michel Aguilera das volle Paket mit.

Michael Aguilera ist seit über 20 Jahren in der IT-Branche tätig und hat schon viele Aufgaben übernommen: Berater, Trainer, Projektmanager und Integrationsexperte. Egal, ob es um groß angelegte Windows-Migrationen, Rechenzentrumskonsolidierungen, ITSM-Rollouts, Cloud-Implementierungen und Cybersicherheitslösungen geht, er bringt Klarheit, Struktur und tiefes technisches Fachwissen mit ein.

Michel ist nicht nur Microsoft- und Cybersicherheitsspezialist, sondern spricht auch fünf Sprachen fließend, was ihn zu einem gefragten Dozenten über Grenzen und Branchen hinweg macht.


Seine multikulturelle Perspektive und sein agiler Ansatz helfen Unternehmen bei der Navigation von hybriden Infrastrukturen bis hin zur Einführung von KI-Tools wie Microsoft Copilot und ChatGPT.

Als leidenschaftlicher Trainer und Berater befähigt er Fachleute, belastbare, sichere und skalierbare IT-Umgebungen zu implementieren, die mit der sich ständig weiterentwickelnden technischen Landschaft Schritt halten.

Bei Michel können Sie ein strukturiertes, praxisnahes, bei Bedarf mehrsprachiges und tiefgreifendes Schulungserlebnis erwarten.

Finden Sie Ihren nächsten Readynez-Kurs mit Michel hier.

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Julian Sharp

Julian Sharp bietet qualitativ hochwertige LIVE-Schulungen in Microsoft Dynamics 365 und Power Platform für Fachleute, die sich für die Praxis qualifizieren und auf die Zertifizierung vorbereiten möchten. Mit jahrzehntelanger Branchenerfahrung und fundiertem technischem Fachwissen hilft er Lernenden, komplexe Lösungen effizient zu meistern.

Lernen Sie Ihren Kursleiter kennen: Julian Sharp
MCT | MVP | Solution Architect | Dynamics 365 & Power Platform Expert

Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung und über 16 Jahren Spezialisierung auf Dynamics CRM/365 und Power Platform hat Julian Sharp Tausende von Fachleuten geschult und Organisationen geholfen, echte geschäftliche Herausforderungen mit Microsoft-Technologien zu lösen.

Als Microsoft Certified Trainer seit 2007 und Microsoft MVP bringt Julian eine seltene Kombination aus tiefem technischen Wissen und einer praktischen, geschäftsorientierten Denkweise mit.

Er ist nicht nur ein Ausbilder, sondern auch ein Community Leader, Berater und Lösungsarchitekt, dem Unternehmen auf der ganzen Welt vertrauen.

  • Microsoft MVP - Geschäftsanwendungen
  • Spezialist für Dynamics 365, Power Platform & Azure
  • Entwickler von Microsoft-Kursunterlagen
  • Redner & Mentor bei Veranstaltungen der Microsoft-Community

Sind Sie bereit, Lösungen mit einem der Besten auf diesem Gebiet zu entwickeln?

Lernen Sie kommende Kurse mit Julian Sharp kennen, und legen Sie los.

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FAQ

FAQs für den Kurs Implement Generative AI engineering with Azure Databricks (DP-3028).

Dieser Kurs vermittelt Fachleuten die Fähigkeiten, generative KI-Lösungen mit Azure Databricks zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren. Die Schulung ist praxisorientiert, bietet aber keine Zertifizierung und erfordert keine Prüfung.

Zur Vorbereitung gehört das Verständnis grundlegender KI- und Datenkonzepte. Vertrautheit mit Python oder Datenpipelines ist hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung.

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Es sind keine formalen Voraussetzungen erforderlich. Vorerfahrungen mit Python, Datenanalyse oder KI-Konzepten können Ihre Lernerfahrung verbessern.

Der Kurs kostet 705 € und umfasst alle Schulungsunterlagen. Es fallen keine zusätzlichen Gebühren für Prüfungen oder Zertifizierungen an.

Zu den Themen gehören der Aufbau von KI-Pipelines, das Training generativer Modelle, die Implementierung von KI-Workflows in Azure Databricks und praktische Übungen zur Lösung von Problemen aus der Praxis.

Es gibt keine Zertifizierung, aber die erworbenen praktischen Fähigkeiten helfen KI-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und IT-Fachleuten, generative KI-Lösungen effektiv aufzubauen.

Der Kurs wird an einem Tag absolviert und bietet ein intensives, konzentriertes und praktisches Training.

Ja, der Kurs ist online verfügbar, so dass Sie flexibel lernen können, wann Sie wollen.

Der Kurs richtet sich an Fachleute mit unterschiedlichem Erfahrungsstand im Bereich KI. Praktische Übungen vereinfachen die Implementierung von generativen KI-Lösungen.

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Es ist keine Mindestpunktzahl erforderlich, da es keine Prüfung für diesen Kurs gibt.

Weiter mit KI-Modellen in Azure Databricks üben, die neuesten KI-Trends verfolgen und mit neuen generativen Techniken experimentieren.

Die Gehälter variieren je nach Funktion und Erfahrung, aber KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die sich mit generativer KI auskennen, sind sehr gefragt und erhalten oft eine wettbewerbsfähige Vergütung.

Reviews

Feedback von unseren Delegierten.

Johan Andersson

Johan Andersson

Die Teilnahme über Teams ist einfach und ein hervorragender Dozent hat mir viel Wert für die investierte Zeit gegeben.

Stephen Ridgway

Readynez ist der beste Schulungsanbieter, den ich seit vielen Jahren genutzt habe. Der Kundenservice ist erstklassig, die Preise sind sehr wettbewerbsfähig und der Unterricht ausgezeichnet.

Warum mehr bezahlen?

Mehr als eine Zertifizierung erreichen Vollständige Beherrschung medal-icon

Warum sollten Sie sich mit einem einzigen Zertifizierungskurs begnügen, wenn Sie ALLE Zertifizierungskurse zum Preis von weniger als einem einzigen Kurs besuchen können?

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