Microsoft - AI300

在Azure上運作機器學習與生成式AI解決方案

Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions
  • 時數：28小時
  • 費用：NT$ 35,000
  • 點數：8.5

選擇查詢分區開課時間

地點 班號 日期 時間 預約
台北 264300 班 2026/08/31 ~ 2026/09/03 每週一二三四 09:00~17:00 預約

目前查無開課時段

詳細開課時間請洽詢業務
新竹、台中、高雄如有上課需求，請參考台北開課日期，洽當地服務人員依需求加開遠距開課日期

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教材

微軟教材

課程目標

在為期四天的課程中，您將學習在Microsoft Azure上運作AI解決方案的端到端工作流程。課程前兩天專注於機器學習運作(MLOps)，包含模型訓練自動化、超參數調優及模型部署；後兩天則聚焦於生成式AI運作(GenAIOps)，學習如何使用Microsoft Foundry 開發、評估及優化AI代理(AI Agents)。

適合對象

本課程對象為資料科學家、MLOps工程師以及負責在Azure和Microsoft Foundry上設計與實作AI解決方案的AI開發人員

預備知識

在參加本課程前，建議需具備以下技術能力與經驗：

  1. 熟練使用Python程式語言

  2. 具備機器學習的基本概念

  3. 具備Azure服務(如Portal、訂閱、資源群組)的操作經驗

  4. 熟悉GitHub與版本控制

已完成以下課程所具備技術能力

AI901：Azure AI簡介

課程內容

1. 設計與實作MLOps基礎設施 

●探索Azure Machine Learning工作區與資源

●使用指令碼、MLflow追蹤與管線(Pipelines)優化模型訓練

2. 實作機器學習模型生命週期與運作 

●使用GitHub Actions自動化模型訓練工作流程

●將模型部署至受控線上端點(Managed Online Endpoint)並進行監控

3. 設計與實作GenAIOps基礎設施 

●設定與配置Microsoft Foundry開發環境

●開發、版本化並部署基於提示工程(Prompt Engineering)的AI代理

4. 實作生成式AI品質保證與觀測性 

●使用自動化雲端評估工具系統性測試與優化提示

●利用Application Insights監控與追蹤生產環境中的AI代理

5. 優化生成式AI系統與模型效能 

●透過微調(Fine-tuning)技術優化AI代理，包含監督式微調、強化學習微調與直接偏好優化(DPO)

學會技能

  1. 能夠在Azure Machine Learning中訓練、評估與部署分類模型
  2. 具備使用GitHub Actions實作CI/CD自動化AI流程的能力
  3. 掌握Microsoft Foundry的新版入口網站操作，進行AI代理的開發與維護
  4. 能夠針對生成式AI應用進行分散式追蹤與效能優化

備註事項

  1. 本課程對應的考試科目為AI-300：Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions

  2. 考試重點分布：MLOps 相關約佔40-50%，GenAIOps相關約佔50-60%

  3. 名稱提醒：原本的"Azure AI Foundry"已更名為"Microsoft Foundry"，本課程採用全新入口網站介面進行教學

  4. 通過AI-300 1科考試可取得Microsoft Certified：Machine Learning Operations (MLOps) Engineer Associate(beta)認證

  5. 課程優惠方案：

2026/12/31前參加本課程訓練，贈送1張微軟考試券(每科原價USD83)。若考試未通過，可以NT$1,000優惠價報名重考