Online or onsite, instructor-led live Google AI Studio training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use Google AI Studio to develop, deploy, and manage machine learning models.
Google AI Studio training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Tours onsite live Google AI Studio trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Tours, Parc Honoré de Balzac
NobleProg Tours, 39 Rue des Granges Galand , St Averti, france, 37550
Gares TGV à 5 minutes
Aéroport à 15mn
Bus Lignes 3-10-104
Cette formation en direct avec instructeur en Tours (en ligne ou sur site) s'adresse aux responsables informatiques de niveau intermédiaire, aux développeurs d'applications commerciales et aux intégrateurs de systèmes qui souhaitent intégrer les capacités de Google AI Studio dans leurs applications commerciales.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principales caractéristiques et capacités de Google AI Studio pour l'intégration des entreprises.
Explorer et connecter AI Studio avec des applications métier via des API.
Personnaliser les modèles d'IA pour des cas d'utilisation spécifiques.
Mettre en place des flux de travail qui intègrent les prédictions de l'IA dans les processus d'entreprise.
Déployer les connaissances et l'automatisation basées sur l'IA dans les applications d'entreprise.
Dépanner et optimiser les intégrations pour plus d'évolutivité et d'efficacité.
Cette formation en direct avec instructeur en Tours (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs d'IA de niveau avancé, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux scientifiques des données qui souhaitent utiliser Google AI Studio pour développer, optimiser et déployer des solutions d'IA de pointe.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Naviguer dans l'interface de Google AI Studio et comprendre ses composants clés.
Préparer des données pour des projets d'IA en utilisant les outils intégrés de Google AI Studio.
Former, évaluer et affiner les modèles d'apprentissage automatique à l'aide de AutoML et des fonctions de formation personnalisées.
Déployer des modèles d'IA en tant que services évolutifs et prêts pour la production.
Intégrer les API d'IA Google dans les applications pour étendre les capacités d'IA.
Exploiter les outils Explainable AI (XAI) pour des pratiques d'IA transparentes et éthiques.
Contrôler et optimiser les modèles d'IA en termes de performance et de fiabilité.
Cette formation en direct dans Tours (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent explorer l'automatisation du flux de travail avec Google AI Studio, en tirant parti de ses outils pour créer, optimiser et gérer des processus automatisés efficaces.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fonctionnalités de base de Google AI Studio pour l'automatisation des flux de travail.
Configurer et intégrer Google AI Studio avec d'autres outils.
Concevoir et exécuter des flux de travail pilotés par l'IA.
Mettre en œuvre une logique conditionnelle pour une automatisation plus intelligente.
Surveiller et optimiser les flux de travail automatisés pour plus d'efficacité.
Cette formation en direct avec instructeur à Tours (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données débutants, aux utilisateurs professionnels et aux responsables de produits qui souhaitent apprendre les bases de la construction et de l'utilisation de modèles d'IA avec un codage minimal à l'aide de Google AI Studio.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Naviguer et utiliser l'interface et les outils de Google AI Studio.
Créer des modèles d'IA en utilisant des modèles et des ensembles de données prédéfinis.
Former et évaluer des modèles avec des flux de travail faciles à suivre.
Déployer des modèles d'IA pour des applications réelles.
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