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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und seine Möglichkeiten
- Einrichten eines Workspaces und Erkunden der Benutzeroberfläche
- Verständnis von KI-Projektworkflows in Google AI Studio
Datenvorbereitung und -management
- Importieren und Vorverarbeiten von Datensätzen
- Erkunden von Datenvisualisierungstools
- Sicherstellen der Datenqualität für KI-Projekte
Modelloptimierung und -training
- Nutzung von AutoML für eine schnelle Modellentwicklung
- Eigenes Modelltraining mit TensorFlow und PyTorch
- Hyperparameter-Tuning und Leistungsoptimierung
Modellbereitstellung und Skalierung
- Bereitstellen von Modellen als REST-APIs
- Integration von Modellen in die Google Cloud-Infrastruktur
- Skalieren von KI-Diensten für den Produktiveinsatz
Nutzung fortschrittlicher Funktionen
- Implementierung von Explainable AI (XAI)-Praktiken
- Einsatz der Google AI APIs für Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und mehr
- Erkundung vortrainierter Modelle und Transfer Learning
Überwachung und Fehlerbehebung
- Überwachen der bereitgestellten Modelle hinsichtlich Leistung
- Analysieren von Modellvorhersagen und Rückmeldungen
- Beheben häufiger Probleme in KI-Workflows
Praxisanwendungen
- Fallstudien zu KI-Lösungen, die von Google AI Studio angetrieben werden
- Aufbau eines vollständigen KI-Projekts von Anfang bis Ende
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten und -Frameworks
- Erfahrungen in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Google Cloud Services wird empfohlen
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Data Scientists
21 Stunden
