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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