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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)

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