Google AI Studio for Advanced AI Solutions

• Silne zrozumienie pojęć i ram maszynowego uczenia się
• Doświadczenie w programowaniu w Python
• Znałość usług Google Cloud jest polecana

Grupa docelowa

• Programiści AI
• Inżynierowie uczenia się maszynowego
• Naukowcy danych

Google AI Studio to kompleksowa platforma do budowy, wdrażania i zarządzania rozwiązaniami AI. Oferuje narzędzia i usługi do przygotowania danych, trenowania modeli oraz wdrażania aplikacji AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych developerów AI, inżynierów uczenia maszynowego i naukowców danych, którzy chcą używać Google AI Studio do tworzenia, optymalizacji i wdrażania najnowszych rozwiązań AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przeglądać interfejs Google AI Studio i rozumieć jego kluczowe komponenty.
• Przygotowywać dane do projektów AI za pomocą zintegrowanych narzędzi Google AI Studio.
• Trenować, oceniać i dostrajać modele uczenia maszynowego za pomocą AutoML i funkcji niestandardowego trenowania.
• Wdrażać modele AI jako skalowalne, gotowe do produkcji usługi.
• Integrować API Google AI do aplikacji w celu rozszerzenia możliwości AI.
• Korzystać z narzędzi Explainable AI (XAI) dla przezroczystych i etycznych praktyk AI.
• Monitorować i optymalizować modele AI pod kątem wydajności i niezawodności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

Wprowadzenie do Google AI Studio

• Przegląd Google AI Studio i jego możliwości
• Konfiguracja przestrzeni pracy i eksploracja interfejsu
• Zrozumienie przepływów pracy projektów AI w Google AI Studio

Przygotowanie i zarządzanie danymi

• Importowanie i przetwarzanie zbiorków danych
• Eksploracja narzędzi wizualizacji danych
• Zapewnienie jakości danych dla projektów AI

Trenowanie i optymalizacja modeli

• Używanie AutoML do szybkiego rozwoju modeli
• Trenowanie niestandardowych modeli z użyciem TensorFlow i PyTorch
• Dostrajanie hiperparametrów i optymalizacja wydajności

Wdrażanie i skalowanie modeli

• Wdrażanie modeli jako REST API
• Integrowanie modeli z infrastrukturą Google Cloud
• Skalowanie usług AI do produkcji

Korzystanie z zaawansowanych funkcji

• Wdrowanie praktyk zrozumiałej sztucznej inteligencji (XAI)
• Wykorzystywanie API Google AI dla wizji, języka i więcej
• Eksploracja pretrainowanych modeli i transfer learning

Monitorowanie i diagnostyka

• Monitorowanie wdrożonych modeli pod kątem wydajności
• Analiza prognoz modeli i opinii
• Rozwiązywanie typowych problemów w przepływach pracy AI

Zastosowania w rzeczywistym świecie

• Studia przypadków rozwiązań AI napędzanych przez Google AI Studio
• Budowanie całego projektu AI od początku do końca

Podsumowanie i kolejne kroki