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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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