课程大纲

AI/ML在工作流自动化中的介绍

  • AI驱动自动化概述
  • 理解用于工作流的AI/ML模型
  • Make的API和自动化功能介绍

将AI/ML API连接到Make

  • 使用AI/ML服务(OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Face)
  • 调用AI模型API进行自动化
  • 处理API认证和安全性

情感分析与文本处理

  • 从客户反馈中提取洞察
  • 使用NLP模型进行文本分类
  • 基于情感自动生成响应

预测建模与决策自动化

  • 使用ML模型进行预测分析
  • 基于AI预测自动化决策
  • 将预测模型集成到工作流中

自动化图像和视频处理

  • 使用AI进行图像识别与分类
  • 在自动化中应用目标检测
  • 自动化内容审核与标记

优化AI驱动的工作流自动化

  • 处理错误并提高可靠性
  • 在Make中扩展AI集成
  • 监控与维护AI驱动的工作流

测试与调试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与一致性

总结与下一步

  • 课程要点总结
  • 进一步学习资源
  • 问答与结束语

要求

  • 使用Make进行工作流自动化的经验
  • 对API和webhooks的理解
  • AI/ML概念和模型的基础知识

受众

  • AI/ML工程师
  • 数据科学家
  • 技术创新者
 14 小时

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