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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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