Google Gemini AI: Intelligente Datenverarbeitung für die Zukunft
Webinar - GFU Cyrus AG
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Google Gemini AI effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche KI-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Sie lernen, wie sie Projekte planen, entwickeln, integrieren und optimieren
Überblick über Google Gemini AI: Was ist Google Gemini AI und warum ist es wichtig?
Hauptmerkmale und Vorteile von Google Gemini AI im Vergleich zu anderen KI-Tools.
Installation und Einrichtung
Systemanforderungen und notwendige Software.
Installation und Konfiguration von Google Gemini AI.
Grundlegende Funktionen und Konzepte
Einführung in die Benutzeroberfläche und Navigation.
Überblick über die grundlegenden Funktionen von Google Gemini AI.
Verwendung der integrierten Tools zur Datenvorbereitung und -verarbeitung.
Datenimport und -verwaltung
Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, SQL, Cloud-Speicher).
Verwaltung und Organisation von Datensätzen innerhalb von Google Gemini AI.
Praktische Übung 1: Einrichtung und Datenimport
Problemstellung: Einrichtung eines Google Gemini AI-Projekts und Importieren von Daten.
Lösung:
Einrichtung eines neuen Projekts und grundlegende Konfiguration.
Import eines Beispiel-Datensatzes und Verwaltung der Daten.
Tool: Google Cloud Storage für den Datenimport.
Ergebnis: Ein funktionsfähiges Google Gemini AI-Projekt mit importierten Daten.
Modelltraining und -optimierung
Auswahl geeigneter Algorithmen und Konfiguration der Trainingsparameter.
Durchführung des Modelltrainings und Überwachung des Trainingsprozesses.
Optimierung der Modelle und Hyperparameter-Tuning.
Modellbewertung und -validierung
Methoden zur Bewertung der Modellleistung (Accuracy, Precision, Recall, etc.).
Nutzung von Cross-Validation und anderen Techniken zur Validierung der Modelle.
Integration und Bereitstellung von Modellen
Integration der trainierten Modelle in bestehende Anwendungen.
Bereitstellung der Modelle über APIs und andere Schnittstellen.
Verwendung von Google Cloud AI Platform zur Modellbereitstellung.
Automatisierung und Workflow-Optimierung
Automatisierung von Datenvorbereitung und Modelltraining mit Pipelines.
Nutzung von Google Cloud Composer zur Workflow-Automatisierung.
Best Practices für die Automatisierung und Optimierung von KI-Workflows.
Praktische Übung 2: Modelltraining und Bereitstellung
Problemstellung: Training und Bereitstellung eines KI-Modells mit Google Gemini AI.
Lösung:
Auswahl eines geeigneten Algorithmus und Konfiguration des Trainingsprozesses.
Training und Optimierung des Modells.
Bereitstellung des Modells über die Google Cloud AI Platform.
Tool: Google Cloud AI Platform für das Training und die Bereitstellung.
Ergebnis: Ein trainiertes und bereitgestelltes KI-Modell, das in einer Anwendung genutzt werden kann.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure, IT-Administratoren und Entwickler, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Google Gemini AI erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Cloud-Computing sind hilfreich
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