コース概要

Google AI Studio入門

  • Google AI Studioの概要とその機能
  • ワークスペースの設定とインターフェースの探索
  • Google AI StudioでのAIプロジェクトワークフローの理解

データ準備と管理

  • データセットのインポートと前処理
  • データ可視化ツールの探索
  • AIプロジェクトでのデータ品質の確保

モデル訓練と最適化

  • AutoMLを使用した高速モデル開発
  • TensorFlowとPyTorchを使用したカスタムモデル訓練
  • ハイパーパラメータ調整と性能最適化

モデル展開とスケーリング

  • REST APIとしてモデルを展開する
  • Google Cloudインフラストラクチャとのモデル統合
  • プロダクション使用のためのAIサービスのスケーリング

高度な機能の活用

  • Explainable AI (XAI)実践の実装
  • 画像、言語などへのGoogle AI APIの利用
  • 事前学習済みモデルと転移学習の探索

監視とトラブルシューティング

  • 展開されたモデルのパフォーマンス監視
  • モデル予測とフィードバックの分析
  • AIワークフローでの一般的な問題のトラブルシューティング

実践的なアプリケーション

  • Google AI Studioで動かされるAIソリューションの事例研究
  • 一貫したAIプロジェクトの構築

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習の概念とフレームワークについての確かな理解
  • Pythonプログラミングの経験
  • Google Cloudサービスの知識があることが推奨されます

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人当たりの料金

今後のコース

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