課程簡介

介绍Workflow Automation中的AI/ML

  • AI 驱动的自动化概述
  • 了解工作流的 AI/ML 模型
  • 了解Make的 API 和自动化能力

将 AI/ML API 连接到Make

  • 使用 AI/ML 服务(OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Face)
  • 向自动化的 AI 模型发出 API 调用
  • 处理 API 身份验证和安全

Sentiment Analysis 和文本处理

  • 从客户反馈中提取洞察
  • 利用 NLP 模型进行文本分类
  • 根据情绪自动生成响应

预测建模和决策自动化

  • 使用 ML 模型进行预测分析
  • 根据 AI 预测自动化决策
  • 将预测模型集成到工作流中

图像和视频处理的自动化

  • 使用 AI 进行图像识别和分类
  • 在自动化中应用对象检测
  • 自动化内容审核和标记

优化 AI 驱动的自动化工作流

  • 处理错误并提高可靠性
  • 在Make中扩展 AI 集成
  • 监控和维护 AI 驱动的工作流

测试和调试 AI 集成

  • 使用Postman进行 API 测试
  • 调试 AI/ML 模型响应
  • 确保自动化的准确性和一致性

总结和结论

  • 课程的主要收获
  • 进一步学习的资源
  • 问答和结束语

最低要求

  • 使用Make進行工作流自動化的經驗
  • API和webhook的理解
  • 對AI/ML概念和模型的基本了解

聽眾

  • AI/ML工程師
  • 數據科學家
  • 技術創新者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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