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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und seine Möglichkeiten
- Einrichten eines Arbeitsbereichs und Erkunden der Benutzeroberfläche
- Verstehen von AI-Projekt-Workflows in Google AI Studio
Datenvorbereitung und Management
- Importieren und Vorverarbeiten von Datensätzen
- Erkundung von Datenvisualisierungswerkzeugen
- Sicherstellung der Datenqualität für KI-Projekte
Modelltraining und Optimierung
- Verwendung von AutoML für die schnelle Modellentwicklung
- Benutzerdefiniertes Modelltraining mit TensorFlow und PyTorch
- Hyperparameter-Tuning und Leistungsoptimierung
Modellbereitstellung und Skalierung
- Bereitstellung von Modellen als REST-APIs
- Integration von Modellen in die Google Cloud-Infrastruktur
- Skalierung von KI-Diensten für den Produktionseinsatz
Nutzung erweiterter Funktionen
- Implementierung von Explainable AI (XAI) Praktiken
- Nutzung von Google KI-APIs für Bildverarbeitung, Sprache und mehr
- Erforschen von vortrainierten Modellen und Transfer-Lernen
Überwachung und Fehlerbehebung
- Überwachung der Leistung eingesetzter Modelle
- Analysieren von Modellvorhersagen und Feedback
- Fehlerbehebung bei allgemeinen Problemen in KI-Workflows
Anwendungen in der realen Welt
- Fallstudien von KI-Lösungen, die von Google AI Studio unterstützt werden
- Aufbau eines kompletten KI-Projekts von Anfang bis Ende
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von Konzepten und Frameworks für maschinelles Lernen
- Erfahrung mit Python Programmierung
- Vertrautheit mit Google Cloud-Diensten wird empfohlen
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Datenwissenschaftler
21 Stunden
