第一部分:

开始使用 Azure 机器学习

l  Azure 机器学习简介

l  使用 Azure 机器学习

第二部分:

适用于机器学习的可视化工具

l  自动化机器学习

l  Azure 机器学习设计器

第三部分：

运行试验和训练模型

l  实验简介

l  训练和注册模型

第四部分：

处理数据

l  使用数据存储

l  使用数据集

第五部分：

处理计算

l  利用环境

l  使用计算目标

第六部分：

使用管道协调操作

l  管道简介

l  发布和运行管道

第七部分：

部署和使用模型

l  实时推理

l  批量推断

l  持续集成和交付

第八部分：

训练最佳模型

l  超参数优化

l  自动化机器学习

第九部分：

负责任的机器学习

l  差异隐私

l  模型可解释性

l  公平性

第十部分：

监视模型

l  使用 Application Insights 监视模型

l  监视数据偏移