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課程簡介

AI/ML 在工作流自動化中的應用概述

  • AI 驅動自動化的概述
  • 理解適用於工作流的 AI/ML 模型
  • Make 的 API 與自動化能力簡介

將 AI/ML API 連接至 Make

  • 使用 AI/ML 服務(OpenAI、Google Cloud AI、Hugging Face)
  • 向 AI 模型發出 API 呼叫以實現自動化
  • 處理 API 認證與安全性

情感分析與文字處理

  • 從客戶反饋中提取見解
  • 使用 NLP 模型進行文字分類
  • 根據情感自動生成回應

預測建模與決策自動化

  • 使用 ML 模型進行預測分析
  • 基於 AI 預測自動化決策過程
  • 將預測模型整合至工作流中

圖像與影片處理自動化

  • 使用 AI 進行圖像識別與分類
  • 在自動化中應用物件偵測
  • 自動執行內容審核與標籤生成

優化 AI 驅動的自動化工作流

  • 處理錯誤並提升可靠性
  • 擴展 Make 中的 AI 整合規模
  • 監控與維護 AI 驅動的工作流

測試與除錯 AI 整合

  • 使用 Postman 進行 API 測試
  • 除錯 AI/ML 模型回應
  • 確保自動化過程的準確性與一致性

總結與後續步驟

  • 課程重點回顧
  • 進一步學習的資源
  • Q&A 與結束致詞

最低要求

  • 具備使用 Make 進行工作流自動化的經驗
  • 了解 API 與 Webhooks
  • 具備 AI/ML 概念與模型的基本知識

受眾對象

  • AI/ML 工程師
  • 數據科學家
  • 科技創新者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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