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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
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