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コース概要
Google AI Studioの紹介
- AIとその実践的な応用についての概要
- Google AI Studioの機能とインターフェース
- AIモデルの構築ワークフローの理解
データ準備とモデル構築
- データセットのインポートと準備
- 一般的なAIユースケース向けに事前構築済みテンプレートを使用する
- ユーザーフレンドリーなツールを使用してAIモデルを訓練する
モデル評価と最適化
- モデル性能のテストと評価
- より高い精度のためにパラメータを調整する
- 結果の解釈と改善策の検討
AIモデルの展開
- ビジネスワークフローに統合するためのモデルのエクスポート
- 決定の自動化にAIモデルを使用する
- 成功したAI展開の事例研究
AIソリューションの協力と共有
- チームメンバーとのプロジェクトの共有
- AIワークフローでの協力
- データセキュリティとコンプライアンスの確保
AIの将来のトレンドと機会
- Google AI Studioで利用可能な高度なAI機能の探索
- 産業界を形づけるAIトレンド
- 学習と発展の次のステップ
概要と次なるステップ
要求
- スプレッドシートや単純なデータ操作の基本的な知識
- コードやAIの事前経験は不要
対象者
- データアナリスト
- 非技術的なビジネスユーザー
- プロダクトマネージャー
14 時間