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Plan du cours

Introduction à l'IA/ML dans l'automatisation des flux de travail

  • Aperçu de l'automatisation basée sur l'IA
  • Compréhension des modèles d'IA/ML pour les flux de travail
  • Introduction à l'API de Make et à ses capacités d'automatisation

Connexion des API d'IA/ML à Make

  • Utilisation des services d'IA/ML (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
  • Réalisation d'appels d'API aux modèles d'IA pour l'automatisation
  • Gestion de l'authentification et de la sécurité des API

Analyse de sentiments et traitement du texte

  • Extraction d'insights à partir des retours clients
  • Utilisation de modèles de TAL (Traitement Automatique des Langues) pour la classification de texte
  • Automatisation de la génération de réponses basée sur le sentiment

Modélisation prédictive et automatisation de la prise de décision

  • Utilisation de modèles ML pour l'analyse prédictive
  • Automatisation de la prise de décision basée sur les prédictions de l'IA
  • Intégration de modèles de prévision dans les flux de travail

Automatisation du traitement d'images et de vidéos

  • Utilisation de l'IA pour la reconnaissance et la classification d'images
  • Application de la détection d'objets dans l'automatisation
  • Automatisation de la modération et de l'étiquetage du contenu

Optimisation des workflows d'automatisation alimentés par l'IA

  • Gestion des erreurs et amélioration de la fiabilité
  • Mise à l'échelle des intégrations d'IA dans Make
  • Surveillance et maintenance des workflows alimentés par l'IA

Tests et débogage des intégrations d'IA

  • Utilisation de Postman pour les tests d'API
  • Débogage des réponses des modèles d'IA/ML
  • Assurance de la précision et de la cohérence dans l'automatisation

Synthèse et prochaines étapes

  • Points clés du cours
  • Ressources pour approfondir vos connaissances
  • Sessions de questions-réponses et remarques de clôture

Pré requis

  • Expérience d'utilisation de Make pour l'automatisation des flux de travail
  • Compréhension des API et des webhooks
  • Connaissance de base des concepts et modèles d'IA/ML

Audience

  • Ingénieurs en IA/ML
  • Data scientists
  • Innovateurs technologiques
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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