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課程簡介
Google AI Studio簡介
- Google AI Studio概述及其功能
- 設置工作區並探索界面
- 理解Google AI Studio中的AI項目工作流程
數據準備與管理
- 導入和預處理數據集
- 探索數據可視化工具
- 確保AI項目的數據質量
模型訓練與優化
- 使用AutoML快速開發模型
- 使用TensorFlow和PyTorch進行自定義模型訓練
- 超參數調優與性能優化
模型部署與擴展
- 將模型部署爲REST API
- 將模型與Google Cloud基礎設施集成
- 爲生產用途擴展AI服務
利用高級功能
- 實施Explainable AI (XAI)實踐
- 使用Google AI API處理視覺、語言等任務
- 探索預訓練模型與遷移學習
監控與故障排除
- 監控已部署模型的性能
- 分析模型預測與反饋
- 解決AI工作流中的常見問題
實際應用
- Google AI Studio驅動的AI解決方案案例研究
- 從零開始構建完整的AI項目
總結與下一步
最低要求
- 對機器學習概念和框架有深入理解
- 具備Python編程經驗
- 熟悉Google Cloud服務者優先
受衆
- AI開發者
- 機器學習工程師
- 數據科學家
21 時間：
