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课程大纲
Google AI Studio简介
- Google AI Studio概述及其功能
- 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快速开发模型
- 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
- 为生产用途扩展AI服务
利用高级功能
- 实施Explainable AI (XAI)实践
- 使用Google AI API处理视觉、语言等任务
- 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
