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Schulungsübersicht

Einführung in KI und maschinelles Lernen bei der Workflow-Automatisierung

  • Überblick über KI-gesteuerte Automatisierungsverfahren
  • Grundlagen zu KI-/ML-Modellen im Kontext von Workflows
  • Einblick in die API- und Automatisierungsmöglichkeiten von Make

Verknüpfung von KI-/ML-APIs mit Make

  • Nutzung von KI-/ML-Diensten wie OpenAI, Google Cloud AI und Hugging Face
  • Durchführung von API-Aufrufen zu KI-Modellen zur Automatisierung
  • Umgang mit API-Authentifizierung und Sicherheitsaspekten

Sentiment-Analyse und Textverarbeitung

  • Extraktion relevanter Erkenntnisse aus Kundenfeedback
  • Einsatz natürlicher Sprachverarbeitungsmodelle zur Textklassifikation
  • Automatisierte Generierung von Antworten auf Basis des Sentiments

Prädiktive Modellierung und automatisierte Entscheidungsfindung

  • Anwendung maschineller Lernalgorithmen für prädiktive Analysen
  • Automatisierung von Entscheidungen auf Basis von KI-Vorhersagen
  • Integration von Prognosemodellen in Workflows

Automatisierte Verarbeitung von Bildern und Videos

  • Einsatz von KI zur Bilderkennung und -klassifizierung
  • Objekterkennung in automatisierten Prozessen nutzen
  • Automatisierte Inhaltsmoderation sowie Tag-Generierung

Optimierung von KI-gesteuerten Automatisierungsprozessen

  • Fehlerbehandlung und Verbesserung der Zuverlässigkeit
  • Skalierung von KI-Integrationen in Make-Umgebungen
  • Überwachung sowie Wartung von KI-basierten Workflows

Testen und Debugging von KI-Integrationen

  • Nutzung von Postman zur API-Tests
  • Diagnose von Reaktionen durch KI-/ML-Modelle
  • Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz bei der Automatisierung

Zusammenfassung und weitere Schritte

  • Wichtigste Erkenntnisse aus dem Kurs
  • Ressourcen für eine vertiefende Weiterbildung
  • Fragen, Antworten sowie abschließende Anmerkungen

Voraussetzungen

  • Erfahrung im Einsatz von Make zur Workflow-Automatisierung
  • Grundkenntnisse in APIs und Webhooks
  • Basiswissen zu Konzepten und Modellen des maschinellen Lernens

Zielgruppe

  • KI-/ML-Ingenieure
  • Datenwissenschaftler
  • Technologie-Innovatoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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