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Struttura del corso
Introduzione a Google AI Studio
- Panoramica di Google AI Studio e le sue capacità
- Configurazione dello spazio di lavoro ed esplorazione dell'interfaccia
- Comprendere i flussi di lavoro dei progetti AI in Google AI Studio
Preparazione e Gestione dei Dati
- Importazione e pre-elaborazione dei dataset
- Esplorazione degli strumenti di visualizzazione dei dati
- Garanzia della qualità dei dati per i progetti AI
Addestramento e Ottimizzazione del Modello
- Utilizzo di AutoML per lo sviluppo rapido dei modelli
- Addestramento personalizzato del modello con TensorFlow e PyTorch
- Regolazione degli iperparametri e ottimizzazione delle prestazioni
Distribuzione e Scalabilità del Modello
- Distribuzione dei modelli come REST API
- Integrazione dei modelli con l'infrastruttura di Google Cloud
- Scalabilità dei servizi AI per uso in produzione
Sfruttamento delle Funzionalità Avanzate
- Implementazione di pratiche Explainable AI (XAI)
- Utilizzo degli API Google AI per visione, linguaggio e altro ancora
- Esplorazione dei modelli pre-addestrati e dell'apprendimento trasferibile
Monitoraggio e Soluzione dei Problemi
- Monitoraggio delle prestazioni dei modelli distribuiti
- Analisi delle previsioni del modello e dei feedback
- Soluzione dei problemi comuni nei flussi di lavoro AI
Applicazioni nel Mondo Reale
- Studi di caso delle soluzioni AI alimentate da Google AI Studio
- Costruzione di un progetto completo di AI dall'inizio alla fine
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprensione solida dei concetti e dei framework di apprendimento automatico
- Esperienza con la programmazione in Python
- Si consiglia familiarità con i servizi Google Cloud
Pubblico
- Sviluppatori AI
- Ingengneri di apprendimento automatico
- Scienziati dei dati
21 Ore
