Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Google AI Studio
- Преглед на Google AI Studio и неговите възможности
- Настройване на работно пространство и изследване на интерфейса
- Разбиране на работните потоци на AI проекти в Google AI Studio
Подготовка на данни и Management
- Импортиране и предварителна обработка на набори от данни
- Изследване на инструменти за визуализация на данни
- Осигуряване на качество на данните за AI проекти
Модел обучение и оптимизация
- Използване на AutoML за бързо разработване на модел
- Обучение по персонализиран модел с TensorFlow и PyTorch
- Хиперпараметрична настройка и оптимизиране на производителността
Внедряване и мащабиране на модела
- Внедряване на модели като REST API
- Интегриране на модели с Google облачна инфраструктура
- Мащабиране на AI услуги за производствена употреба
Използване на разширени функции
- Внедряване на Explainable AI (XAI) практики
- Използване на Google AI API за визия, език и др
- Проучване на предварително обучени модели и трансфер на обучение
Мониторинг и отстраняване на неизправности
- Мониторинг на внедрените модели за производителност
- Анализиране на моделни прогнози и обратна връзка
- Отстраняване на често срещани проблеми в работните процеси на AI
Приложения от реалния свят
- Казуси от AI решения, задвижвани от Google AI Studio
- Изграждане на цялостен AI проект от началото до края
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Силно разбиране на концепциите и рамките на машинното обучение
- Опит с Python програмиране
- Препоръчва се познаване на Google облачните услуги
Публика
- AI разработчици
- Инженери за машинно обучение
- Учени по данни
21 Часа
