課程簡介

AI/ML在工作流自動化中的介紹

  • AI驅動自動化概述
  • 理解用於工作流的AI/ML模型
  • Make的API和自動化功能介紹

將AI/ML API連接到Make

  • 使用AI/ML服務(OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Face)
  • 調用AI模型API進行自動化
  • 處理API認證和安全性

情感分析與文本處理

  • 從客戶反饋中提取洞察
  • 使用NLP模型進行文本分類
  • 基於情感自動生成響應

預測建模與決策自動化

  • 使用ML模型進行預測分析
  • 基於AI預測自動化決策
  • 將預測模型集成到工作流中

自動化圖像和視頻處理

  • 使用AI進行圖像識別與分類
  • 在自動化中應用目標檢測
  • 自動化內容審覈與標記

優化AI驅動的工作流自動化

  • 處理錯誤並提高可靠性
  • 在Make中擴展AI集成
  • 監控與維護AI驅動的工作流

測試與調試AI集成

  • 使用Postman進行API測試
  • 調試AI/ML模型響應
  • 確保自動化的準確性與一致性

總結與下一步

  • 課程要點總結
  • 進一步學習資源
  • 問答與結束語

最低要求

  • 使用Make進行工作流自動化的經驗
  • 對API和webhooks的理解
  • AI/ML概念和模型的基礎知識

受衆

  • AI/ML工程師
  • 數據科學家
  • 技術創新者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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