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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Google AI Studio

  • Kernfunktionen und -möglichkeiten
  • Verständnis der Workflow-Komponenten
  • Erkundung des Ökosystems der Google-KI-Modelle

Design von KI-Workflows

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

Integration von Modellen und Nutzung von APIs

  • Verbindung von AI Studio mit Google-AI-APIs
  • Integration von individuellen und Drittanbietermodellen
  • Erstellung wiederverwendbarer Komponenten

Testen und Validierung

  • Erstellung von Test-Szenarien
  • Validierung der Zuverlässigkeit von Workflows
  • Fehlerbehebung bei Modellinteraktionen

Leistungsoptimierung

  • Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz
  • Steuerung der Ressourcennutzung
  • Skalierung von Workflows für den Produktivbetrieb

Sicherheit und Compliance

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

Überwachung und Wartung

  • Überwachung der Workflow-Leistung
  • Protokollierung und Analyse
  • Lebenszyklus-Management für bereitgestellte Workflows

Erweiterung von AI-Studio-Workflows

  • Integration externer Tools
  • Automatisierung mit Cloud-Funktionen
  • Funktionalitätsverbesserung mithilfe von Drittanbieterdiensten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Workflows in der Entwicklung von KI-Modellen
  • Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
  • Vertrautheit mit Konzepten des Prompt Engineering

Zielgruppe

  • Teams für KI-Betrieb (AI Operations)
  • DevOps-Fachkräfte
  • Systemadministratoren

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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