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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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