Kurzusleírás

Bevezetés a Google AI Studio-be

  • A Google AI Studio és főbb jellemzőinek áttekintése
  • Üzleti felhasználási esetek feltárása az AI-integrációhoz
  • Az integrációs folyamat megértése

Felkészülés az integrációra

  • Google Cloud környezet beállítása
  • API-k és SDK-k felfedezése a következőhöz: Google AI Studio
  • Üzleti alkalmazásplatformok konfigurálása az integrációhoz

Az AI Studio összekapcsolása Business alkalmazásokkal

  • API kapcsolatok létrehozása
  • A kérelmek hitelesítése és engedélyezése
  • Az AI Studio és az alkalmazások közötti adatfolyamok kezelése

AI modellek testreszabása Business igényekhez

  • Egyedi AI modellek betanítása és bevezetése
  • Előre betanított modellek használata meghatározott feladatokhoz
  • Paraméterek beállítása az optimalizáláshoz

AI munkafolyamatok megvalósítása

  • Munkafolyamatok tervezése mesterséges intelligencia előrejelzésekkel
  • Automatizált műveletek kiváltása üzleti alkalmazásokban
  • Az AI-vezérelt munkafolyamatok figyelése és kezelése

Hibaelhárítás és optimalizálás

  • API-hibák és csatlakozási problémák kezelése
  • Méretezési integrációk nagy volumenű környezetekhez
  • Az adatok biztonságának és megfelelőségének biztosítása

Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

  • Az AI-integráció valós példáinak áttekintése
  • A tanulságok alkalmazása új projektekben
  • Az AI és az üzleti integráció jövőbeli trendjeinek feltárása

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
  • Üzleti alkalmazások munkafolyamataiban szerzett tapasztalat
  • Az API integráció és a felhőszolgáltatások ismerete

Közönség

  • IT vezetők
  • Business alkalmazásfejlesztők
  • Rendszerintegrátorok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák