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Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Aperçu de Google AI Studio et de ses capacités
  • Configuration d'un espace de travail et exploration de l'interface
  • Compréhension des flux de travail de projets d'IA dans Google AI Studio

Préparation et gestion des données

  • Importation et prétraitement des ensembles de données
  • Exploration des outils de visualisation des données
  • Assurance de la qualité des données pour les projets d'IA

Entraînement et optimisation des modèles

  • Utilisation d'AutoML pour un développement rapide de modèles
  • Entraînement personnalisé de modèles avec TensorFlow et PyTorch
  • Réglage des hyperparamètres et optimisation des performances

Déploiement et mise à l'échelle des modèles

  • Déploiement de modèles en tant qu'API REST
  • Intégration de modèles avec l'infrastructure Google Cloud
  • Mise à l'échelle des services d'IA pour un usage en production

Exploitation des fonctionnalités avancées

  • Mise en œuvre de pratiques d'IA explicable (XAI)
  • Utilisation des API Google IA pour la vision, le langage et plus encore
  • Exploration de modèles pré-entraînés et de l'apprentissage par transfert

Surveillance et dépannage

  • Surveillance des modèles déployés pour les performances
  • Analyse des prédictions des modèles et des retours
  • Dépannage des problèmes courants dans les flux de travail d'IA

Applications réelles

  • Études de cas de solutions d'IA propulsées par Google AI Studio
  • Création d'un projet d'IA complet, de début à fin

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Bonne compréhension des concepts et des cadres d'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation Python
  • La familiarité avec les services Google Cloud est recommandée

Public cible

  • Développeurs d'IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Scientifiques des données
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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