Szkolenia Google AI Studio w Opole

Google AI Studio to platforma do tworzenia, testowania i wdrażania przepływów pracy i aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów średniozaawansowanych, którzy chcą usprawnić i zoptymalizować przepływy pracy AI przy użyciu Google AI Studio.

Po zakończeniu tego treningu uczestnicy posiadą umiejętności pozwalające na:

• Projektowanie efektywnych przepływów pracy AI za pomocą Google AI Studio.
• Integracja modeli i API w automatyczne potoki.
• Optymalizacja praktyk testowania, monitorowania i wydajności.
• Zastosowanie najlepszych praktyk w zakresie bezpiecznych i skalowalnych operacji AI.

Format kursu

• Kierowane prezentacje wsparte praktycznymi demonstracjami.
• Ćwiczenia zorientowane na scenariusze i zadania z praktyki biznesowej.
• Praca w laboratorium nad konfiguracją i projektem przepływów pracy.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby dostosować ten kurs do konkretnych narzędzi, przepływów pracy lub przypadków zastosowania, prosimy o kontakt z nami w celu personalizacji treningu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Opole (online lub stacjonarnie) skierowane jest do IT menedżerów średniego poziomu, developerów aplikacji biznesowych i integratorów systemów, którzy chcą zintegrować możliwości Google AI Studio z ich aplikacjami biznesowymi.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kluczowe funkcje i możliwości Google AI Studio dla integracji biznesowej.
• Badanie i łączenie AI Studio z aplikacjami biznesowymi za pośrednictwem API.
• Dostosowywać modele AI do konkretnych przypadków użycia w biznesie.
• Konfiguracja przepływów pracy, które integrowane są z przewidywaniami AI w procesach biznesowych.
• Wdrażać wnioski i automatyzację napędzaną AI w aplikacjach przedsiębiorstw.
• Diagnostykować i optymalizować integracje w celu skalowalności i wydajności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Opole (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych AI developerów, inżynierów uczenia maszynowego oraz naukowców danych, którzy chcą użyć Google AI Studio do tworzenia, optymalizacji i wdrażania nowoczesnych rozwiązań AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przewodzić po interfejsie Google AI Studio i rozumieć jego kluczowe komponenty.
• Przygotowywać dane do projektów AI za pomocą zintegrowanych narzędzi Google AI Studio.
• Trenować, oceniać i dopracowywać modele uczenia maszynowego za pomocą funkcji AutoML i niestandardowego trenowania.
• Wdrażać modele AI jako skalowalne, gotowe do produkcji usługi.
• Integrować Google AI API z aplikacjami w celu rozszerzenia możliwości AI.
• Wykorzystywać narzędzia Explainable AI (XAI) dla przejrzystych i etycznych praktyk AI.
• Monitorować i optymalizować modele AI pod kątem wydajności i niezawodności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Opole (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie średnim, którzy chcą poznać automatyzację procesów za pomocą Google AI Studio, wykorzystując jego narzędzia do tworzenia, optymalizacji i zarządzania wydajnymi automatyzowanymi procesami.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe funkcje Google AI Studio do automatyzacji procesów.
• Uruchomić i zintegrować Google AI Studio z innymi narzędziami.
• Projektować i wykonywać procesy napędzane sztuczną inteligencją.
• Wdrażać logikę warunkową dla bardziej inteligentnej automatyzacji.
• Monitorować i optymalizować automatyzowane procesy pod kątem wydajności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Opole (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących analityków danych, użytkowników biznesowych i menedżerów produktów, którzy chcą nauczyć się podstaw budowy i wykorzystywania modeli AI z minimalnym kodowaniem za pomocą Google AI Studio.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy pojęć związanych z AI i uczeniem maszynowym.
• Nawigować i wykorzystywać interfejs oraz narzędzia Google AI Studio.
• Tworzyć modele AI za pomocą wbudowanych szablonów i zestawów danych.
• Trenować i oceniać modele z łatwymi do zrozumienia przepływami pracy.
• Wdrażać modele AI w rzeczywistych aplikacjach.