Schița de curs

Introducere în Google AI Studio

  • Prezentare generală a Google AI Studio și a capacităților sale
  • Configurarea unui spațiu de lucru și explorarea interfeței
  • Înțelegerea fluxurilor de lucru ale proiectelor de AI în Google AI Studio

Pregătirea și Managementul Datelor

  • Importarea și preprocesarea seturilor de date
  • Explorarea instrumentelor de vizualizare a datelor
  • Asigurarea calității datelor pentru proiecte de AI

Antrenarea și Optimizarea Modelelor

  • Utilizarea AutoML pentru dezvoltarea rapidă a modelelor
  • Antrenament personalizat al modelelor cu TensorFlow și PyTorch
  • Ajustarea hiperparametrilor și optimizarea performanței

Implementarea și Scalarea Modelelor

  • Implementarea modelelor ca API-uri REST
  • Integrarea modelelor cu infrastructura Google Cloud
  • Scalarea serviciilor de AI pentru utilizare în producție

Utilizarea Funcționalităților Avansate

  • Implementarea practicilor Explainable AI (XAI)
  • Utilizarea API-urilor Google AI pentru vizualizare, limbă și nu numai
  • Explorarea modelelor preantrenate și a învățării prin transfer

Monitorizarea și Depanarea

  • Monitorizarea modelelor implementate pentru performanță
  • Analiza predicțiilor și feedback-ului modelelor
  • Depanarea problemelor comune în fluxurile de lucru de AI

Aplicații din Lumea Reală

  • Studii de caz ale soluțiilor de AI alimentate de Google AI Studio
  • Construirea unui proiect complet de AI de la început până la final

Rezumat și Pașii Următori

Cerințe

  • Înțelegere solidă a conceptelor și cadrelor de învățare automată
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu serviciile Google Cloud este recomandată

Publicul țintă

  • Dezvoltatori de AI
  • Ingineri de învățare automată
  • Oameni de știință de date
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite