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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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