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Programa do Curso
Introdução ao Google AI Studio
- Visão geral do Google AI Studio e suas capacidades
- Configuração de um espaço de trabalho e exploração da interface
- Compreensão dos fluxos de trabalho de projetos de IA no Google AI Studio
Preparação e Gerenciamento de Dados
- Importação e pré-processamento de conjuntos de dados
- Exploração de ferramentas de visualização de dados
- Garantia da qualidade dos dados para projetos de IA
Treinamento e Otimização de Modelos
- Uso do AutoML para desenvolvimento rápido de modelos
- Treinamento personalizado de modelos com TensorFlow e PyTorch
- Ajuste de hiperparâmetros e otimização de desempenho
Implantação e Escalonamento de Modelos
- Implantação de modelos como APIs REST
- Integração de modelos com a infraestrutura do Google Cloud
- Escalonamento de serviços de IA para uso em produção
Aproveitamento de Recursos Avançados
- Implementação de práticas de IA Explicável (XAI)
- Utilização de APIs do Google AI para visão, linguagem e mais
- Exploração de modelos pré-treinados e aprendizado por transferência
Monitoramento e Resolução de Problemas
- Monitoramento de modelos implantados para desempenho
- Análise de previsões e feedback dos modelos
- Resolução de problemas comuns em fluxos de trabalho de IA
Aplicações do Mundo Real
- Estudos de caso de soluções de IA impulsionadas pelo Google AI Studio
- Construção de um projeto completo de IA, do início ao fim
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento sólido de conceitos e frameworks de aprendizado de máquina
- Experiência com programação Python
- Familiaridade com serviços do Google Cloud é recomendada
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Cientistas de dados
21 Horas
