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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:
客戶評論 (1)
有許多實用練習,由培訓師監督和協助。
Aleksandra - Fundacja PTA
課程 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機器翻譯