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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und seine Hauptfunktionen
- Erforschung von Geschäftsanwendungsfällen für die Integration von KI
- Verständnis des Integrationsprozesses
Vorbereitung auf die Integration
- Einrichtung einer Google Cloud-Umgebung
- Erforschung von APIs und SDKs für Google AI Studio
- Konfiguration von Geschäftsanwendungsplattformen zur Integration
Verbinden von AI Studio mit Geschäftsanwendungen
- Aufbau von API-Verbindungen
- Authentifizieren und Autorisieren von Anfragen
- Verwalten der Datenflüsse zwischen AI Studio und Anwendungen
Anpassen von KI-Modellen an Geschäftsanforderungen
- Training und Bereitstellung benutzerdefinierter KI-Modelle
- Nutzung vortrainierter Modelle für spezifische Aufgaben
- Anpassen von Parametern zur Optimierung
Implementierung von KI-Workflows
- Design von Workflows mit KI-Vorhersagen
- Auslösen automatisierter Aktionen in Geschäftsanwendungen
- Überwachung und Verwaltung AI-getriebener Workflows
Fehlersuche und Optimierung
- Umgang mit API-Fehlern und Konnektivitätsproblemen
- Skalieren von Integrationen für Hochvolumenumgebungen
- Sicherstellen der Datensicherheit und -konformität
Fallstudien und Beste Praktiken
- Überprüfung realer Beispiele von KI-Integrationen
- Anwendung der aus neuen Projekten gewonnenen Lektionen
- Erforschung zukünftiger Trends in KI und Geschäftsinformationen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit Geschäftsanwendungs-Workflows
- Kenntnisse in API-Integration und Cloud-Dienste
Zielgruppe
- IT-Manager
- Entwickler von Geschäftsanwendungen
- Systemintegritätstechniker
14 Stunden
