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Schulungsübersicht

Einführung in Google AI Studio

  • Kernfunktionen und Fähigkeiten
  • Verständnis der Workflow-Komponenten
  • Erkundung des Google AI-Modell-Ökosystems

Entwerfen von KI-Workflows

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

Modellschnittstellen und API-Nutzung

  • Anbindung von AI Studio an Google AI 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
  • Steuerung der Ressourcennutzung
  • Skalierung von Workflows für den Produktiveinsatz

Sicherheit und Compliance

  • Zugriffssteuerung und Benutzerverwaltung
  • Grundsätze des Datenschutzes
  • Sicherstellung sicherer API-Kommunikation

Überwachung und Wartung

  • Überwachung der Workflow-Leistung
  • Protokollierung und Analytik
  • Lebenszyklusverwaltung für bereitgestellte Workflows

Erweiterung von AI Studio-Workflows

  • Integration mit externen Tools
  • Automatisierung mit Cloud Functions
  • Erweiterung der Funktionalität durch Drittanbieter-Dienste

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse über Arbeitsabläufe zur Entwicklung von KI-Modellen
  • Erfahrung mit Cloud-basierten Tools oder Plattformen
  • Vertrautheit mit Konzepten der Prompt Engineering

Zielgruppe

  • Teams für KI-Operationen (AI Operations)
  • DevOps-Fachkräfte
  • Systemadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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