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コース概要
Google AI Studioの概要
- Google AI Studioとその主要な機能の概要
- AI統合のビジネスユースケースの探索
- 統合プロセスの理解
統合への準備
- Google Cloud環境の設定
- Google AI Studio用APIとSDKの探索
- ビジネスアプリケーションプラットフォームの統合向け設定
AI Studioとビジネスアプリケーションの接続
- API接続の確立
- リクエストの認証と権限付与
- AI Studioとアプリケーション間のデータフロー管理
ビジネスニーズに合わせたAIモデルのカスタマイズ
- カスタムAIモデルの学習と展開
- 特定タスク向け事前学習済みモデルの使用
- 最適化のためのパラメータ調整
AIワークフローの実装
- AI予測を組み込んだワークフローの設計
- ビジネスアプリケーション内の自動化アクションのトリガー
- AI駆動ワークフローの監視と管理
トラブルシューティングと最適化
- APIエラーと接続問題の対処
- 大容量環境での統合スケーリング
- データセキュリティとコンプライアンスの確保
ケーススタディとベストプラクティス
- AI統合の実際の事例のレビュー
- 学んだ教訓を新しいプロジェクトに適用する
- AIとビジネス統合の未来トレンドの探索
まとめと次の一歩
要求
- 機械学習概念の基本的な理解
- ビジネスアプリケーションワークフローの経験
- API統合とクラウドサービスに familarity があること(注:「familarity」は誤字です。正しくは「 familairity 」または「 熟悉さ 」)
対象者
- ITマネージャー
- ビジネスアプリケーション開発者
- システムインテグレーター
14 時間