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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