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コース概要
AI/MLを用いたワークフロー自動化の概要
- AIドリブン自動化の概要
- ワークフロー向けAI/MLモデルの理解
- MakeのAPIと自動化機能の紹介
AI/ML APIをMakeに接続する
- AI/MLサービス(OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)の使用
- 自動化のためにAIモデルへのAPIコールの実行
- API認証とセキュリティの処理
感情分析とテキスト処理
- 顧客フィードバックからの洞察の抽出
- テキスト分類用NLPモデルの使用
- 感情に基づく自動応答生成
予測モデリングと意思決定の自動化
- 予測分析用MLモデルの使用
- AI予測に基づく意思決定の自動化
- ワークフローへの予測モデルの統合
画像と動画処理の自動化
- AIを使用した画像認識と分類
- 自動化へのオブジェクト検出の適用
- コンテンツモデレーションとタギングの自動化
AIドリブン自動化ワークフローの最適化
- エラー処理と信頼性向上
- MakeでのAI統合のスケーリング
- AIドリブンワークフローの監視と維持
AI統合のテストとデバッグ
- Postmanを使用したAPIテスト
- AI/MLモデル応答のデバッグ
- 自動化の正確さと一貫性の確保
まとめと次ステップ
- コースから得られた主要なポイント
- さらに学ぶためのリソース
- Q&Aと閉会挨拶
要求
- Makeを使用したワークフロー自動化の経験
- APIとウェブフックの理解
- AI/ML概念とモデルの基本的な知識
対象者
- AI/MLエンジニア
- データサイエンティスト
- テクノロジー革新者
14 時間
お客様の声 (1)
講師の監督と支援の下で、多くの実践的な演習が行われました。
Aleksandra - Fundacja PTA
コース - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機械翻訳