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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und seine Fähigkeiten
- Einrichten einer Arbeitsumgebung und Erkundung der Benutzeroberfläche
- Verständnis von AI-Projektwritten in Google AI Studio
Datenvorbereitung und -verwaltung
- Importieren und Vorverarbeiten von Datensätzen
- Erkunden von Werkzeugen für die Datenvisualisierung
- Gewährleisten der Datengüte für AI-Projekte
Modellausbildung und -optimierung
- Nutzung von AutoML zur schnellen Modellentwicklung
- Benutzerdefinierte Modellausbildung mit TensorFlow und PyTorch
- Hyperparameter-Anpassung und Leistungsverfeinerung
Modellbereitstellung und -skalierung
- Bereitstellen von Modellen als REST APIs
- Integration von Modellen in die Google Cloud Infrastruktur
- Skalieren von AI-Diensten für Produktionsnutzung
Nutzung fortgeschrittener Funktionen
- Implementierung von Erklärbarer KI (XAI)-Praktiken
- Verwendung der Google AI APIs für Sehen, Sprache und mehr
- Exploration von vortrainierten Modellen und Transferlernen
Überwachung und Fehlerbehebung
- Überwachen der Leistung bereitgestellter Modelle
- Analyse von Modellausgaben und Rückmeldungen
- Beheben von gängigen Problemen in KI-Abläufen
Anwendungen im Alltag
- Fallstudien zu AI-Lösungen mit Google AI Studio
- Erstellung eines vollständigen AI-Projekts von A bis Z
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Maschinenlernen-Konzepten und -Frameworks
- Erfahrung im Programmieren mit Python
- Kenntnisse der Google Cloud-Dienste werden empfohlen
Zielpublikum
- AI-Entwickler
- Maschinenlernen-Ingenieure
- Datenwissenschaftler
21 Stunden
