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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Aperçu de Google AI Studio et de ses capacités
- Configuration d'un espace de travail et exploration de l'interface
- Compréhension des workflows de projets IA dans Google AI Studio
Préparation et gestion des données
- Importation et prétraitement des jeux de données
- Exploration des outils de visualisation des données
- Garantie de la qualité des données pour les projets IA
Entraînement et optimisation des modèles
- Utilisation d'AutoML pour un développement rapide de modèles
- Entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow et PyTorch
- Réglage des hyperparamètres et optimisation des performances
Déploiement et mise à l'échelle des modèles
- Déploiement des modèles en tant qu'APIs REST
- Intégration des modèles avec l'infrastructure Google Cloud
- Mise à l'échelle des services IA pour un usage en production
Exploitation des fonctionnalités avancées
- Mise en œuvre de pratiques d'IA explicable (XAI)
- Utilisation des API Google IA pour la vision, le langage et plus encore
- Exploration de modèles pré-entraînés et d'apprentissage par transfert
Surveillance et résolution de problèmes
- Surveillance des modèles déployés pour évaluer leurs performances
- Analyse des prédictions des modèles et des retours
- Résolution des problèmes courants dans les workflows IA
Applications concrètes
- Études de cas de solutions IA propulsées par Google AI Studio
- Réalisation d'un projet IA complet, de l'idée à la livraison
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Solide compréhension des concepts et frameworks d'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Une connaissance des services Google Cloud est recommandée
Public cible
- Développeurs IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Data scientists
21 Heures
