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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und dessen Möglichkeiten
- Einrichten eines Arbeitsbereichs und Erkunden der Oberfläche
- Verständnis von KI-Projekt-Workflows in Google AI Studio
Datenvorbereitung und -management
- Importieren und Vorverarbeiten von Datensätzen
- Erkunden von Datenvisualisierungstools
- Sicherstellen der Datenqualität für KI-Projekte
Modelltraining und Optimierung
- Verwendung von AutoML zur schnellen Modellerstellung
- Benutzerdefiniertes Modelltraining mit TensorFlow und PyTorch
- Feinabstimmung von Hyperparametern und Leistungsoptimierung
Modellsbereitstellung und Skalierung
- Bereitstellung von Modellen als REST-APIs
- Integration der Modelle in die Google Cloud-Infrastruktur
- Skalieren von KI-Diensten für den Produktiveinsatz
Nutzung fortschrittlicher Funktionen
- Umsetzung von Praktiken der Erklärbaren KI (XAI)
- Nutzen der Google AI APIs für Vision, Sprache und mehr
- Erkunden vortrainierter Modelle und Transferlernens
Überwachung und Fehlerbehebung
- Überwachen bereitgestellter Modelle hinsichtlich der Leistung
- Analysieren von Modellvorhersagen und Feedback
- Behebung häufiger Probleme in KI-Workflows
Praxisbeispiele
- Fallstudien zu KI-Lösungen, die von Google AI Studio unterstützt werden
- Aufbau eines vollständigen KI-Projekts von Anfang bis Ende
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von Konzepten und Frameworks des Machine Learnings
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Google Cloud Services wird empfohlen
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Machine-Learning-Ingenieure
- Data Scientists
21 Stunden
