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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Vue d'ensemble de Google AI Studio et de ses capacités
- Création d'un espace de travail et exploration de l'interface
- Comprendre les flux de travail des projets d'IA dans Google AI Studio
Préparation des données et Management
- Importer et prétraiter des ensembles de données
- Explorer les outils de visualisation des données
- Garantir la qualité des données pour les projets d'IA
Entraînement et optimisation des modèles
- Utilisation de AutoML pour le développement rapide de modèles
- Formation de modèles personnalisés avec TensorFlow et PyTorch
- Réglage des hyperparamètres et optimisation des performances
Déploiement et mise à l'échelle des modèles
- Déploiement de modèles en tant qu'API REST
- Intégration des modèles à l'infrastructure du Google Cloud
- Mise à l'échelle des services d'IA pour une utilisation en production
Exploitation des fonctionnalités avancées
- Mise en œuvre des pratiques Explainable AI (XAI)
- Utiliser les API d'IA Google pour la vision, le langage, etc.
- Explorer les modèles pré-entraînés et l'apprentissage par transfert
Surveillance et dépannage
- Contrôle des performances des modèles déployés
- Analyse des prédictions et du retour d'information des modèles
- Dépannage des problèmes courants dans les flux de travail d'IA
Applications réelles
- Études de cas de solutions d'IA alimentées par Google AI Studio
- Construire un projet d'IA complet du début à la fin
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension des concepts et des cadres de l'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation Python.
- Il est recommandé de se familiariser avec les services de cloud Google.
Audience
- Développeurs en IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Scientifiques des données
21 Heures
