Google AI Studio for Advanced AI Solutions

• Dobre zrozumienie koncepcji i frameworków uczenia maszynowego
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Zalecana jest znajomość Google usług w chmurze.

Odbiorcy

• Programiści AI
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Naukowcy zajmujący się danymi

Google AI Studio to kompleksowa platforma do tworzenia, wdrażania i zarządzania rozwiązaniami AI. Zapewnia narzędzia i usługi do przygotowywania danych, szkolenia modeli i wdrażania aplikacji AI.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów AI, inżynierów uczenia maszynowego i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Google AI Studio do opracowywania, optymalizacji i wdrażania najnowocześniejszych rozwiązań AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Poruszać się po interfejsie Google AI Studio i rozumieć jego kluczowe elementy.
• Przygotowywać dane dla projektów AI przy użyciu zintegrowanych narzędzi Google AI Studio.
• Trenować, oceniać i dostrajać modele uczenia maszynowego przy użyciu AutoML i niestandardowych funkcji szkoleniowych.
• Wdrażanie modeli AI jako skalowalnych, gotowych do produkcji usług.
• Integracja Google interfejsów API AI z aplikacjami w celu rozszerzenia możliwości AI.
• Wykorzystanie Explainable AI (XAI) narzędzi do przejrzystych i etycznych praktyk AI.
• Monitoruj i optymalizuj modele AI pod kątem wydajności i niezawodności.

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.

Wprowadzenie do Google AI Studio

• Przegląd Google AI Studio i jego możliwości
• Konfigurowanie obszaru roboczego i poznawanie interfejsu
• Zrozumienie przepływów pracy projektów AI w Google AI Studio

Przygotowanie danych i Management

• Importowanie i wstępne przetwarzanie zestawów danych
• Poznawanie narzędzi do wizualizacji danych
• Zapewnienie jakości danych dla projektów AI

Trening i optymalizacja modeli

• Używanie AutoML do szybkiego tworzenia modeli
• Trening niestandardowych modeli przy użyciu TensorFlow i PyTorch
• Dostrajanie hiperparametrów i optymalizacja wydajności

Wdrażanie i skalowanie modeli

• Wdrażanie modeli jako interfejsów API REST
• Integracja modeli z infrastrukturą chmury Google
• Skalowanie usług AI do użytku produkcyjnego

Wykorzystywanie zaawansowanych funkcji

• Wdrażanie Explainable AI (XAI) praktyk
• Korzystanie z interfejsów API sztucznej inteligencji Google dla wizji, języka i nie tylko
• Eksplorowanie wstępnie wytrenowanych modeli i uczenie transferowe

Monitorowanie i rozwiązywanie problemów

• Monitorowanie wdrożonych modeli pod kątem wydajności
• Analizowanie przewidywań modeli i informacji zwrotnych
• Rozwiązywanie typowych problemów w przepływach pracy AI

Aplikacje w świecie rzeczywistym

• Studia przypadków rozwiązań AI opartych na Google AI Studio
• Tworzenie kompletnego projektu AI od początku do końca

Podsumowanie i kolejne kroki