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コース概要
Google AI Studioの概要
- AIとその現場での活用例について説明する
- Google AI Studioが備える機能および画面構成を紹介する
- AIモデル作成のための標準的なワークフローを理解する
データ準備とモデル作成
- データセットのインポートおよび前処理方法
- よくある用途向けに用意されたテンプレートを活用する方法
- 直感的なツールを用いたAIモデルの訓練手順
モデル評価と最適化
- モデル性能のテストおよび検証方法
- 精度向上のためのパラメータ調整法
- 結果を解釈し改善策を見出す手法
AIモデルの導入
- 業務プロセスに組み込むためのモデルエクスポート手順
- AIモデルによる意思決定の自動化方法
- 実際に成功しているAI導入事例を紹介する
AIソリューションの共有と共同作業
- チームメンバーへプロジェクト情報を共有する方法
- AIワークフローの共同作成手法
- データのセキュリティや法令遵守について考慮するポイント
AIの今後の動向と可能性
- Google AI Studioに搭載予定の高度なAI機能を紹介する
- 業界に影響を与える有望なAIトレンドについて説明する
- 今後の学習やスキル向上につながる道筋を示す
まとめおよび次のステップ
要求
- スプレッドシートや単純なデータ処理に基本的な知識があること
- プログラミング経験やAIに関する事前知識は一切不要です
対象者
- データ分析担当者
- 技術的知識が少ないビジネスユーザー
- 製品マネージャー
14 時間