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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