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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