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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Übersicht über die Funktionen und Möglichkeiten von Google AI Studio
- Einrichtung eines Arbeitsbereichs sowie Erkundung der Benutzeroberfläche
- Verständnis des Arbeitsablaufs bei KI-Projekten in Google AI Studio
Datenvorbereitung und -verwaltung
- Importieren und Vorverarbeiten von Datensätzen
- Nutzung der Werkzeuge zur Visualisierung von Daten
- Sicherstellung der Datenqualität für KI-Projekte
Modelltraining und -optimierung
- Schnelles Entwickeln von Modellen mithilfe von AutoML
- Individuelles Trainieren von Modellen mit TensorFlow und PyTorch
- Anpassung der Hyperparameter sowie Optimierung der Leistungsfähigkeit
Modellbereitstellung und Skalierung
- Bereitstellen von Modellen als REST-APIs
- Integration der Modelle in die Infrastruktur von Google Cloud
- Skalierung von KI-Diensten für den Produktionseinsatz
Nutzung fortgeschrittener Funktionen
- Umsetzung von Praktiken der erklärbaren KI (XAI)
- Einsatz von Google AI-APIs für Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung und mehr
- Nutzung vorgefertigter Modelle sowie des Ansatzes des Transfer Learning
Überwachung und Fehlerbehebung
- Kontinuierliche Überprüfung der Leistungswerte bereitgestellter Modelle
- Auswertung von Modellvorhersagen sowie Rückmeldungen von Nutzern
- Behebung häufig auftretender Probleme im KI-Arbeitsablauf
Praktische Anwendungsfälle
- Fallstudien zu KI-Lösungen, die mit Google AI Studio realisiert wurden
- Erstellung eines vollständigen KI-Projekts vom Start bis zum Abschluss
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Konzepten und Frameworks des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Grundkenntnisse in Google Cloud-Diensten sind empfehlenswert
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Maschinelle-Lerning-Ingenieure
- Datenwissenschaftler
21 Stunden