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Guide d'examen Microsoft Azure IA Fundamentals IA-900

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Guide d'examen Microsoft Azure IA Fundamentals IA-900

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Découvrez et mettez en œuvre divers services et charges de travail liés à l'IA dans Azure.

  • Comprendre les principes de Microsoft en matière de développement responsable de l'IA.

  • Découvrez les principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique à travers des cas concrets.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Intelligence artificielle
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Connaissance de l'IA
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Traitement du langage naturel
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : L'IA responsable
  • Catégorie : Responsabilité

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Déploiement du modèle
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : IA générative

Détails à connaître

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février 2026

Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 11 modules dans ce cours

Dans cette section, nous abordons les principales fonctionnalités des charges de travail Azure AI, notamment la surveillance des données, la modération de contenu, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP), en mettant l'accent sur leurs applications concrètes dans les solutions d'entreprise.

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Dans cette section, nous abordons les éléments clés à prendre en compte pour un développement responsable de l'IA, notamment la responsabilité, l'inclusivité et la fiabilité.

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Dans cette section, nous abordons les techniques d'apprentissage automatique telles que la régression, la classification et la segmentation, en mettant l'accent sur leurs applications pratiques et les indicateurs d'évaluation utilisés pour l'analyse des données et la prédiction.

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Dans cette section, nous abordons les caractéristiques, les étiquettes et la préparation des données dans le domaine de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les ensembles de données d'entraînement et de validation ainsi que sur leur rôle dans le développement des modèles.

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Dans cette section, nous abordons les fonctionnalités liées aux tâches de traitement du langage naturel (NLP), telles que l'extraction d'expressions clés, la reconnaissance d'entités et l'analyse des sentiments, à travers des applications concrètes.

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Dans cette section, nous explorons les services Azure AI destinés aux tâches de traitement du langage naturel (NLP), en mettant l'accent sur l'analyse linguistique, le traitement de la parole et les capacités de traduction afin de faciliter le développement d'applications utilisant du texte, de la parole et du contenu multilingue.

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Dans cette section, nous abordons les fonctionnalités de l'IA générative, les considérations éthiques et ses applications concrètes.

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Dans cette section, nous abordons les fonctionnalités d'Azure OpenAI Service en matière de génération de langage naturel, de code et d'images pour les applications d'IA sur Azure.

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