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Schulungsübersicht

Einführung in Google AI Studio

  • Kernfunktionen und -fähigkeiten
  • Verständnis der Workflow-Komponenten
  • Erforschung des Google KI-Modell-Ökosystems

Entwurf von KI-Workflows

  • Strukturierung von End-to-End-Workflows
  • Auswahl der Komponenten für die Automatisierung
  • Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern

Modellintegration und API-Nutzung

  • Anbindung von AI Studio an Google KI-APIs
  • Integration benutzerdefinierter und Drittanbieter-Modelle
  • Erstellung wiederverwendbarer Komponenten

Tests und Validierung

  • Erstellen von Test-Szenarien
  • Validierung der Workflow-Zuverlässigkeit
  • Debugging von Modellinteraktionen

Leistungsoptimierung

  • Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
  • Verwaltung der Ressourcennutzung
  • Skalierung von Workflows für den Produktiveinsatz

Sicherheit und Compliance

  • Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
  • Grundlagen des Datenschutzes
  • Sichere API-Kommunikation gewährleisten

Überwachung und Wartung

  • Leistungsüberwachung der Workflows
  • Protokollierung und Analysen
  • Lifecycle-Management für bereitgestellte Workflows

Erweiterung von AI Studio-Workflows

  • Integration externer Tools
  • Automatisierung mit Cloud Functions
  • Funktionalität durch Drittanbieter-Dienste erweitern

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis von Entwicklungsworkflows für KI-Modelle
  • Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
  • Vertrautheit mit Konzepten der Prompt-Engineering-Methoden

Zielgruppe

  • KI-Betriebsteams
  • DevOps-Fachleute
  • Systemadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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