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

Número de participantes


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