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Programa do Curso
Introdução ao Google AI Studio
- Visão geral do Google AI Studio e suas capacidades
- Configurando um workspace e explorando a interface
- Compreendendo os fluxos de trabalho de projetos de IA no Google AI Studio
Preparação e Gerenciamento de Dados
- Importando e pré-processando conjuntos de dados
- Explorando ferramentas de visualização de dados
- Garantindo a qualidade dos dados para projetos de IA
Treinamento e Otimização do Modelo
- Utilizando AutoML para desenvolvimento rápido de modelos
- Treinamento de modelos personalizados com TensorFlow e PyTorch
- Ajuste de hiperparâmetros e otimização de desempenho
Implantação e Escalabilidade do Modelo
- Implantação de modelos como APIs REST
- Integração de modelos com a infraestrutura da Google Cloud
- Escalando serviços de IA para uso em produção
Utilizando Recursos Avançados
- Implementação de práticas de AI explicável (XAI)
- Utilização das APIs de IA da Google para visão, linguagem e mais
- Explorando modelos pré-treinados e aprendizagem transferida
Monitoramento e Solução de Problemas
- Monitoramento do desempenho dos modelos implantados
- Análise das previsões do modelo e feedback
- Solução de problemas comuns em fluxos de trabalho de IA
Aplicações no Mundo Real
- Estudos de caso de soluções de IA impulsionadas pelo Google AI Studio
- Construção de um projeto de IA completo do início ao fim
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida dos conceitos e frameworks de aprendizado de máquina
- Experiência com programação em Python
- É recomendada familiaridade com os serviços Google Cloud
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Cientistas de dados
21 Horas