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コース概要

第1章:Google AI Studio入門

  • Google AI Studioおよびその機能の概要説明
  • ワークスペースの設定方法とインターフェースの探索
  • Google AI StudioにおけるAIプロジェクトの標準的なワークフローの理解

第2章:データ準備と管理

  • データセットのインポートおよび前処理方法
  • データ可視化ツールの利用法
  • AIプロジェクト向けの高品質なデータ確保のための対策

第3章:モデル訓練と最適化

  • AutoMLを用いた迅速なモデル開発手法
  • TensorFlowおよびPyTorchを利用したカスタムモデルの訓練手順
  • ハイパーパラメータ調整とモデル性能の最適化方法

第4章:モデルの導入とスケール拡大

  • REST APIとしてのAIモデルの導入手順
  • Google Cloudインフラストラクチャとの連携方法
  • 実運用環境におけるAIサービスのスケーラビリティ向上策

第5章:高度な機能の活用方法

  • 説明可能なAI(XAI)を実践に取り入れるためのアプローチ
  • ​画像処理や言語処理など各種用途向けGoogle AI APIの活用事例
  • 事前学習済みモデルの利用法および転移学習の仕組み

第6章:監視と問題解決

  • 導入済みAIモデルのパフォーマンスを継続的に監視する方法
  • 予測結果や利用者のフィードバックの分析手法
  • AIワークフロー内でよく発生する問題の解決法とトラブルシューティング

第7章:実践的な応用事例

  • Google AI Studioを活用した優れたAIソリューションのケーススタディ紹介
  • 初めから終わりまで一連の流れでAIプロジェクトを作成する演習

第8章:総括と今後の取り組みについて

要求

  • 機械学習の概念およびフレームワークに関する十分な理解力
  • Pythonプログラミングの実務経験があること
  • Google Cloudサービスへの基本的な知識が望ましい

受講対象者

  • AI開発者
  • 機械学習エンジニア
  • データサイエンティスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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