Smart Workflow Automation: AI & Machine Learning with Make

• Doświadczenie w używaniu Make do automatyzacji przepływu pracy
• Zrozumienie interfejsów API i webhooków
• Podstawowa znajomość koncepcji i modeli AI/ML

Publiczność

• Inżynierowie AI/ML
• Naukowcy zajmujący się danymi
• Innowatorzy technologiczni

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przekształcają automatyzację, umożliwiając predykcyjne, inteligentne przepływy pracy. Integrując usługi AI/ML z Make, użytkownicy mogą zautomatyzować podejmowanie decyzji, wydobywać spostrzeżenia z danych i tworzyć dynamiczne, samodoskonalące się przepływy pracy.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI/ML, analityków danych i innowatorów technologicznych, którzy chcą zintegrować możliwości AI z przepływami pracy Make w celu optymalizacji i automatyzacji procesów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć możliwości AI i uczenia maszynowego w automatyzacji.
• Zintegrować modele AI/ML z przepływami pracy Make za pomocą interfejsów API.
• Wdrożyć analizę nastrojów, modelowanie predykcyjne i podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
• Optymalizacja i skalowanie przepływów pracy automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji.

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 AI/ML w Workflow Automation

• Przegląd automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji
• Zrozumienie modeli AI/ML dla przepływów pracy
• Wprowadzenie do interfejsu API Make i możliwości automatyzacji

Podłączanie interfejsów API AI/ML do Make

• Korzystanie z usług AI/ML (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
• Wykonywanie wywołań API do modeli AI w celu automatyzacji
• Obsługa uwierzytelniania i bezpieczeństwa API

Sentiment Analysis i przetwarzanie tekstu

• Wyciąganie wniosków z opinii klientów
• Wykorzystanie modeli NLP do klasyfikacji tekstu
• Automatyzacja generowania odpowiedzi na podstawie sentymentu

Modelowanie predykcyjne i automatyzacja decyzji

• Wykorzystanie modeli ML do analizy predykcyjnej
• Automatyzacja podejmowania decyzji w oparciu o prognozy AI
• Integracja modeli prognostycznych z przepływami pracy

Automatyzacja przetwarzania obrazów i wideo

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozpoznawania i klasyfikacji obrazów
• Zastosowanie wykrywania obiektów w automatyzacji
• Automatyzacja moderowania i tagowania treści

Optymalizacja przepływów pracy automatyzacji opartych na sztucznej inteligencji

• Obsługa błędów i poprawa niezawodności
• Skalowanie integracji AI w Make
• Monitorowanie i utrzymywanie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji

Testowanie i debugowanie integracji AI

• Używanie Postman do testowania API
• Debugowanie odpowiedzi modeli AI/ML
• Zapewnienie dokładności i spójności automatyzacji

Podsumowanie i kolejne kroki

• Kluczowe wnioski z kursu
• Zasoby do dalszej nauki
• Pytania i odpowiedzi oraz uwagi końcowe