Google AI Studio Essentials: Building AI Models with Ease

• Podstawowa znajomość arkuszy kalkulacyjnych lub prostej manipulacji danymi
• Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w kodowaniu lub sztucznej inteligencji

Odbiorcy

• Analitycy danych
• Nietechniczni użytkownicy biznesowi
• Menedżerowie produktu

Google AI Studio to przyjazna dla użytkownika platforma zaprojektowana w celu umożliwienia użytkownikom nietechnicznym tworzenia i eksperymentowania z modelami sztucznej inteligencji (AI).

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków danych, użytkowników biznesowych i menedżerów produktu, którzy chcą nauczyć się podstaw budowania i wykorzystywania modeli sztucznej inteligencji przy minimalnym kodowaniu za pomocą Google AI Studio.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
• Poruszać się i korzystać z interfejsu i narzędzi Google AI Studio.
• Tworzyć modele AI przy użyciu gotowych szablonów i zestawów danych.
• Trenuj i oceniaj modele za pomocą łatwych do wykonania przepływów pracy.
• Wdrażaj modele AI do rzeczywistych zastosowań.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Google AI Studio

• Przegląd sztucznej inteligencji i jej praktycznych zastosowań
• Możliwości i interfejs Google AI Studio
• Zrozumienie przepływu pracy przy tworzeniu modeli AI

Przygotowanie danych i tworzenie modeli

• Importowanie i przygotowywanie zestawów danych
• Korzystanie z gotowych szablonów dla typowych przypadków użycia sztucznej inteligencji
• Trenowanie modeli AI za pomocą przyjaznych dla użytkownika narzędzi

Ocena i optymalizacja modeli

• Testowanie i ocena wydajności modelu
• Dostosowywanie parametrów w celu uzyskania lepszej dokładności
• Interpretacja wyników i wprowadzanie ulepszeń

Wdrażanie modeli AI

• Eksportowanie modeli w celu integracji z biznesowymi przepływami pracy
• Używanie modeli AI do automatyzacji podejmowania decyzji
• Studia przypadków udanych wdrożeń AI

Współpraca i udostępnianie rozwiązań AI

• Udostępnianie projektów członkom zespołu
• Współpraca nad przepływami pracy AI
• Zapewnienie bezpieczeństwa i zgodności danych

Przyszłe trendy i możliwości w zakresie sztucznej inteligencji

• Odkrywanie zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji w Google AI Studio
• Trendy AI kształtujące branże
• Kolejne kroki w zakresie nauki i rozwoju

Podsumowanie i kolejne kroki