課程簡介

介绍Google AI Studio

  • Google AI Studio及其功能概述
  • 设置工作区和探索界面
  • 了解Google AI Studio中的AI项目工作流程

数据准备和Management

  • 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

模型训练和优化

  • 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
  • 超参数调整和性能优化

模型部署和扩展

  • 将模型部署为REST API
  • 将模型与Google Cloud基础设施集成
  • 为生产使用扩展AI服务

利用高级功能

  • 实施Explainable AI (XAI)实践
  • 利用Google的AI API进行视觉、语言等
  • 探索预训练模型和迁移学习

监控和排除故障

  • 监控已部署模型的性能
  • 分析模型预测和反馈
  • 排除AI工作流中的常见问题

现实世界的应用

  • Google AI Studio提供支持的AI解决方案的案例研究
  • 从头到尾构建一个完整的AI项目

总结和结论

最低要求

  • 對機器學習概念和框架有深入了解
  • 具有Python編程經驗
  • 推薦熟悉Google雲服務

觀眾

  • AI開發人員
  • 機器學習工程師
  • 數據科學家
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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