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課程簡介
AI/ML 在工作流程自動化中的介紹
- AI 驅動自動化的概覽
- 理解用於工作流程的 AI/ML 模型
- Make API 與自動化能力簡介
將 AI/ML API 連接至 Make
- 使用 AI/ML 服務(OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
- 對 AI 模型進行 API 呼叫以實現自動化
- 處理 API 身份驗證與安全性
情感分析與文本處理
- 從客戶反饋中提取洞察
- 使用 NLP 模型進行文本分類
- 基於情感自動化生成回應
預測建模與決策自動化
- 使用 ML 模型進行預測分析
- 基於 AI 預測自動化作業決策
- 整合預測模型至工作流程
圖像與影片處理自動化
- 使用 AI 進行圖像識別與分類
- 在自動化中應用物件偵測
- 自動化內容審核與標籤生成
優化 AI 驅動的自動化工作流程
- 處理錯誤並提升可靠性
- 擴展 Make 中的 AI 整合規模
- 監控與維護 AI 驅動的工作流程
測試與調試 AI 整合
- 使用 Postman 進行 API 測試
- 調試 AI/ML 模型回應
- 確保自動化過程的準確性與一致性
總結與後續步驟
- 課程重點回顧
- 進一步學習的資源
- Q&A 與致辭
最低要求
- 具備使用 Make 進行工作流程自動化的經驗
- 理解 API 和 Webhooks 的概念
- 具備 AI/ML 概念與模型的基礎知識
受眾
- AI/ML工程師
- 數據科學家
- 技術創新者
14 小時
客戶評論 (1)
實際案例
Maria - Fundacja PTA
課程 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機器翻譯