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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Überblick über Google AI Studio und seine wichtigsten Funktionen
- Erkunden von Geschäftsanwendungsfällen für KI-Integration
- Verständnis des Integrationsprozesses
Vorbereitung auf die Integration
- Einrichten einer Google Cloud-Umgebung
- Erkunden von APIs und SDKs für Google AI Studio
- Konfigurieren von Geschäftsanwendungsplattformen für die Integration
Verbinden von KI-Studio mit Geschäftsanwendungen
- Herstellen von API-Verbindungen
- Authentifizieren und Autorisieren von Anfragen
- Verwalten der Datenflüsse zwischen KI-Studio und Anwendungen
Anpassen von KI-Modellen an Geschäftsanforderungen
- Trainieren und Bereitstellen benutzerdefinierter KI-Modelle
- Verwenden vortrainierter Modelle für spezifische Aufgaben
- Anpassen von Parametern zur Optimierung
Implementieren von KI-Workflows
- Entwerfen von Workflows mit KI-Vorhersagen
- Auslösen automatisierter Aktionen in Geschäftsanwendungen
- Überwachen und Verwalten von KI-gesteuerten Workflows
Fehlerbehebung und Optimierung
- Behandeln von API-Fehlern und Verbindungsproblemen
- Skalieren von Integrationen für Umgebungen mit hohem Datenaufkommen
- Sicherstellen der Datensicherheit und Compliance
Fallstudien und Best Practices
- Überprüfen realer Beispiele für KI-Integration
- Anwenden gewonnener Erkenntnisse auf neue Projekte
- Erkunden zukünftiger Trends in KI und Geschäftsinbetriebnahme
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Erfahrung mit Workflows in Geschäftsanwendungen
- Vertrautheit mit API-Integration und Cloud-Services
Zielgruppe
- IT-Manager
- Entwickler von Geschäftsanwendungen
- Systemintegratoren
14 Stunden