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课程大纲
介绍Google AI Studio
- Google AI Studio及其功能概述
- 设置工作区和探索界面
- 了解Google AI Studio中的AI项目工作流程
数据准备和Management
- 导入和预处理数据集
- 探索数据可视化工具
- 确保AI项目的数据质量
模型训练和优化
- 使用AutoML进行快速模型开发
- 使用TensorFlow和PyTorch进行自定义模型训练
- 超参数调整和性能优化
模型部署和扩展
- 将模型部署为REST API
- 将模型与Google Cloud基础设施集成
- 为生产使用扩展AI服务
利用高级功能
- 实施Explainable AI (XAI)实践
- 利用Google的AI API进行视觉、语言等
- 探索预训练模型和迁移学习
监控和排除故障
- 监控已部署模型的性能
- 分析模型预测和反馈
- 排除AI工作流中的常见问题
现实世界的应用
- Google AI Studio提供支持的AI解决方案的案例研究
- 从头到尾构建一个完整的AI项目
总结和结论
要求
- 对机器学习概念和框架有深入了解
- 具有Python编程经验
- 推荐熟悉Google云服务
观众
- AI开发人员
- 机器学习工程师
- 数据科学家
21 小时