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Google Gemini AI: Intelligente Datenverarbeitung für die Zukunft

Seminar - 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
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in Google Gemini AI
    • 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.




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
Seminarkennung:
S4181
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