Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI/ML trong tự động hóa luồng công việc

  • Tổng quan về tự động hóa do AI điều khiển
  • Hiểu về các mô hình AI/ML cho luồng công việc
  • Giới thiệu về API và khả năng tự động hóa của Make

Kết nối API AI/ML với Make

  • Sử dụng các dịch vụ AI/ML (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face)
  • Gọi API đến các mô hình AI cho tự động hóa
  • Xử lý xác thực và bảo mật API

Phân tích cảm xúc và xử lý văn bản

  • Trích xuất thông tin từ phản hồi của khách hàng
  • Sử dụng mô hình NLP để phân loại văn bản
  • Tự động hóa tạo phản hồi dựa trên cảm xúc

Dự báo và tự động hóa quyết định

  • Sử dụng mô hình ML cho phân tích dự báo
  • Tự động hóa quá trình quyết định dựa trên dự báo AI
  • Tích hợp các mô hình dự báo vào luồng công việc

Tự động hóa xử lý hình ảnh và video

  • Sử dụng AI để nhận diện và phân loại hình ảnh
  • Áp dụng phát hiện đối tượng trong tự động hóa
  • Tự động hóa kiểm duyệt và gắn thẻ nội dung

Tối ưu hóa các luồng công việc tự động hóa do AI điều khiển

  • Xử lý lỗi và cải thiện tính tin cậy
  • Mở rộng tích hợp AI trong Make
  • Theo dõi và bảo trì các luồng công việc do AI điều khiển

Kiểm thử và gỡ lỗi tích hợp AI

  • Sử dụng Postman để kiểm thử API
  • Gỡ lỗi phản hồi của mô hình AI/ML
  • Đảm bảo độ chính xác và nhất quán trong tự động hóa

Tổng kết và các bước tiếp theo

  • Các điểm chính rút ra từ khóa học
  • Nguồn tài liệu cho học thêm
  • Hỏi đáp và lời kết

Requirements

  • Kinh nghiệm sử dụng Make cho tự động hóa luồng làm việc
  • Hiểu biết về APIs và webhooks
  • Kiến thức cơ bản về các khái niệm và mô hình AI/ML

Đối tượng

  • Kỹ sư AI/ML
  • Kỹ sư dữ liệu
  • Các nhà sáng tạo công nghệ
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories