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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
- Comprendre les flux de travail des projets AI dans Google AI Studio
Préparation et Gestion des Données
- Importation et prétraitement des jeux de données
- Exploration des outils de visualisation des données
- Assurer la qualité des données pour les projets AI
Formation et Optimisation du Modèle
- Utiliser AutoML pour un développement de modèle rapide
- Formation personnalisée des modèles avec TensorFlow et PyTorch
- Ajustement des hyperparamètres et optimisation des performances
Déploiement et Échelle du Modèle
- Déployer les modèles en tant qu'API REST
- Intégration des modèles avec l'infrastructure Google Cloud
- Échelonnement des services AI pour une utilisation en production
Exploitation des Fonctionnalités Avancées
- Mettre en œuvre les pratiques de l'IA Interprétable (XAI)
- Utilisation des API Google AI pour la vision, le langage et plus encore
- Exploration des modèles pré-entraînés et de l'apprentissage par transfert
Suivi et Dépannage
- Surveillance des performances des modèles déployés
- Analyse des prédictions du modèle et du retour d'information
- Dépannage des problèmes courants dans les flux de travail AI
Applications dans la Vie Réelle
- Études de cas de solutions IA alimentées par Google AI Studio
- Création d'un projet complet AI du début à la fin
Conclusion et Prochaines Étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie des concepts et des cadres de l'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Une familiarité avec les services Google Cloud est recommandée
Public cible
- Développeurs AI
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Scientifiques des données
21 Heures
