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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
客戶評論 (1)
實際案例
Maria - Fundacja PTA
課程 - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機器翻譯