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课程大纲
Google AI Studio 简介
- Google AI Studio 及其功能概述
- 设置工作区并探索界面
- 理解 Google AI Studio 中的 AI 项目工作流程
数据准备与管理
- 导入和预处理数据集
- 探索数据可视化工具
- 确保 AI 项目的数据质量
模型训练与优化
- 使用 AutoML 进行快速模型开发
- 使用 TensorFlow 和 PyTorch 进行自定义模型训练
- 超参数调优与性能优化
模型部署与扩展
- 将模型部署为 REST API
- 将模型与 Google Cloud 基础设施集成
- 扩展 AI 服务以用于生产环境
利用高级功能
- 实施 Explainable AI (XAI) 实践
- 使用 Google AI API 进行视觉、语言等应用
- 探索预训练模型与迁移学习
监控与故障排除
- 监控已部署模型的性能
- 分析模型预测与反馈
- 解决 AI 工作流程中的常见问题
实际应用
- Google AI Studio 驱动的 AI 解决方案案例研究
- 从零开始构建完整的 AI 项目
总结与下一步
要求
- 对机器学习概念和框架有深入理解
- 具备Python编程经验
- 熟悉Google Cloud服务者优先
受众
- AI开发者
- 机器学习工程师
- 数据科学家
21 小时
