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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und -fähigkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Erkundung des Google KI-Modell-Ökosystems
Entwerfen von KI-Workflows
- Strukturierung der End-to-End-Workflows
- Auswahl der Komponenten für Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Verbindung von AI Studio mit Google KI-APIs
- Integration benutzerdefinierter und Drittanbieter-Modelle
- Aufbau wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellen von Test-Szenarien
- Validierung der Workflow-Zuverlässigkeit
- Debugging von Modell-Interaktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Management der Ressourcennutzung
- Skalierung der Workflows für die Produktion
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Grundsätze des Datenschutzes
- Sicherstellung der sicheren API-Kommunikation
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Logging und Analysen
- Lebenszyklus-Management für bereitgestellte Workflows
Erweiterung der AI Studio-Workflows
- Integration mit externen Tools
- Automatisierung mit Cloud-Funktionen
- Funktionsverbesserung durch Drittanbieter-Dienste
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis für KI-Modellentwicklungsprozesse
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Vertrautheit mit Konzepten der Prompt Engineering
Zielgruppe
- KI-Betriebsteams
- DevOps-Fachkräfte
- Systemadministratoren
14 Stunden