Google AI Studio for Advanced AI Solutions

• 对机器学习概念和框架有深入理解
• 具备Python编程经验
• 熟悉Google Cloud服务者优先

受众

• AI开发者
• 机器学习工程师
• 数据科学家

Google AI Studio 是一个全面的平台，用于构建、部署和管理 AI 解决方案。它提供了数据准备、模型训练和 AI 应用部署的工具和服务。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用 Google AI Studio 开发、优化和部署尖端 AI 解决方案的高级 AI 开发者、机器学习工程师和数据科学家。

通过本培训，学员将能够：

• 熟悉 Google AI Studio 界面，了解其关键组件。
• 使用 Google AI Studio 的集成工具为 AI 项目准备数据。
• 使用 AutoML 和自定义训练功能训练、评估和微调机器学习模型。
• 将 AI 模型部署为可扩展的生产级服务。
• 将 Google AI API 集成到应用中，以扩展 AI 功能。
• 利用 Explainable AI (XAI) 工具实现透明和合乎道德的 AI 实践。
• 监控和优化 AI 模型的性能和可靠性。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Google AI Studio 简介

• Google AI Studio 及其功能概述
• 设置工作区并探索界面
• 理解 Google AI Studio 中的 AI 项目工作流程

数据准备与管理

• 导入和预处理数据集
• 探索数据可视化工具
• 确保 AI 项目的数据质量

模型训练与优化

• 使用 AutoML 进行快速模型开发
• 使用 TensorFlow 和 PyTorch 进行自定义模型训练
• 超参数调优与性能优化

模型部署与扩展

• 将模型部署为 REST API
• 将模型与 Google Cloud 基础设施集成
• 扩展 AI 服务以用于生产环境

利用高级功能

• 实施 Explainable AI (XAI) 实践
• 使用 Google AI API 进行视觉、语言等应用
• 探索预训练模型与迁移学习

监控与故障排除

• 监控已部署模型的性能
• 分析模型预测与反馈
• 解决 AI 工作流程中的常见问题

实际应用

• Google AI Studio 驱动的 AI 解决方案案例研究
• 从零开始构建完整的 AI 项目

总结与下一步