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课程大纲
介绍Workflow Automation中的AI/ML
- AI 驱动的自动化概述
- 了解工作流的 AI/ML 模型
- 了解Make的 API 和自动化能力
将 AI/ML API 连接到Make
- 使用 AI/ML 服务(OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Face)
- 向自动化的 AI 模型发出 API 调用
- 处理 API 身份验证和安全
Sentiment Analysis 和文本处理
- 从客户反馈中提取洞察
- 利用 NLP 模型进行文本分类
- 根据情绪自动生成响应
预测建模和决策自动化
- 使用 ML 模型进行预测分析
- 根据 AI 预测自动化决策
- 将预测模型集成到工作流中
图像和视频处理的自动化
- 使用 AI 进行图像识别和分类
- 在自动化中应用对象检测
- 自动化内容审核和标记
优化 AI 驱动的自动化工作流
- 处理错误并提高可靠性
- 在Make中扩展 AI 集成
- 监控和维护 AI 驱动的工作流
测试和调试 AI 集成
- 使用Postman进行 API 测试
- 调试 AI/ML 模型响应
- 确保自动化的准确性和一致性
总结和结论
- 课程的主要收获
- 进一步学习的资源
- 问答和结束语
要求
- 使用Make进行工作流自动化的经验
- API和webhook的理解
- 对AI/ML概念和模型的基本了解
听众
- AI/ML工程师
- 数据科学家
- 技术创新者
14 小时
客户评论 (1)
有许多实用练习,由培训师监督和协助。
Aleksandra - Fundacja PTA
课程 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
机器翻译