Online or onsite, instructor-led live Google AI Studio training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use Google AI Studio to develop, deploy, and manage machine learning models.
Google AI Studio training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Torino onsite live Google AI Studio trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Torino
NobleProg Torino, Via S. Francesco D'Assisi, 22, Torino, italy, 10121
Le sale riunioni nella città di Torino sono in un vecchio edificio in un famoso quartiere di Torin
Questo corso di formazione dal vivo e con istruttore in Torino (online o in sede) è rivolto a IT manager di livello intermedio, sviluppatori di applicazioni aziendali e integratori di sistemi che desiderano integrare le funzionalità di Google AI Studio con le loro applicazioni aziendali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere le funzionalità e le capacità chiave di Google AI Studio per l'integrazione aziendale.
Esplora e collega AI Studio con applicazioni aziendali tramite API.
Personalizza i modelli AI per casi d'uso aziendali specifici.
Impostare flussi di lavoro che integrano le previsioni AI nei processi aziendali.
Distribuire approfondimenti e automazione guidati dall'AI all'interno delle applicazioni aziendali.
Risolvi i problemi e ottimizza le integrazioni per scalabilità ed efficienza.
Questo corso di formazione dal vivo per istruttori in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di AI, ingegneri di machine learning e data scientist di livello avanzato che desiderano utilizzare Google AI Studio per sviluppare, ottimizzare e implementare soluzioni AI all'avanguardia.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Navigare nell'interfaccia Google AI Studio e comprenderne i componenti chiave.
Preparare i dati per i progetti di intelligenza artificiale utilizzando gli strumenti integrati di Google AI Studio.
Addestrare, valutare e affinare i modelli di apprendimento automatico utilizzando AutoML e le funzionalità di formazione personalizzate.
Distribuire modelli di intelligenza artificiale come servizi scalabili e pronti per la produzione.
Integrare le API di intelligenza artificiale Google nelle applicazioni per estendere le capacità di intelligenza artificiale.
Sfruttare gli strumenti Explainable AI (XAI) per pratiche di intelligenza artificiale trasparenti ed etiche.
Monitorare e ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale per prestazioni e affidabilità.
Questo corso di formazione dal vivo e guidato da un istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello intermedio che desiderano esplorare l'automazione dei flussi di lavoro con Google AI Studio, sfruttando i suoi strumenti per creare, ottimizzare e gestire processi automatizzati efficienti.
Alla fine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere le funzionalità di base di Google AI Studio per l'automazione dei flussi di lavoro.
Impostare e integrare Google AI Studio con altri strumenti.
Progettare ed eseguire flussi di lavoro guidati dall'IA.
Implementare logica condizionale per un'automazione più intelligente.
Monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro automatizzati per l'efficienza.
Questo corso di formazione dal vivo, guidato da un istruttore, in Torino (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati, utenti aziendali e product manager principianti che desiderano imparare le basi della costruzione e dell'utilizzo di modelli di intelligenza artificiale con codifica minima utilizzando Google AI Studio.
Alla fine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
Comprendere i concetti fondamentali di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.
Navigare e utilizzare l'interfaccia e gli strumenti di Google AI Studio.
Creare modelli di intelligenza artificiale utilizzando modelli e set di dati predefiniti.
Allenare e valutare modelli con flussi di lavoro facili da seguire.
Distribuire modelli di intelligenza artificiale per applicazioni nel mondo reale.
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