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Struttura del corso
Introduzione a Google AI Studio
- Panoramica di Google AI Studio e delle sue capacità
- Impostazione di un'area di lavoro ed esplorazione dell'interfaccia
- Comprendere i flussi di lavoro dei progetti AI in Google AI Studio
Preparazione dei dati e Management
- Importazione e preelaborazione dei dataset
- Esplorazione degli strumenti di visualizzazione dei dati
- Garantire la qualità dei dati per i progetti di intelligenza artificiale
Formazione e ottimizzazione dei modelli
- Utilizzare AutoML per lo sviluppo rapido di modelli
- Formazione di modelli personalizzati con TensorFlow e PyTorch
- Tuning degli iperparametri e ottimizzazione delle prestazioni
Deployment e scaling dei modelli
- Implementazione di modelli come API REST
- Integrare modelli con l'infrastruttura Cloud di Google
- scalare i servizi di intelligenza artificiale per l'uso in produzione
Sfruttare le funzionalità avanzate
- Implementazione di pratiche Explainable AI (XAI)
- Utilizzare le API Google di intelligenza artificiale per la visione, il linguaggio e altro ancora
- Esplorare modelli pre-allenati e apprendimento per trasferimento
Monitoraggio e risoluzione dei problemi
- Monitorare i modelli distribuiti per le prestazioni
- Analizzare le previsioni e il feedback del modello
- Risolvere i problemi comuni nei flussi di lavoro dell'intelligenza artificiale
Applicazioni del mondo reale
- Studi caso di soluzioni AI alimentate da Google AI Studio
- Costruire un progetto di intelligenza artificiale completo dalla fase iniziale alla fase finale
Riepilogo e conclusioni
Requisiti
- Forte conoscenza dei concetti e dei framework di machine learning
- Esperienza con la programmazione
- È consigliata familiarità con i servizi Cloud
Pubblico
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Ingegneri di machine learning
- Data scientist
21 ore
