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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und Fähigkeiten
- Verständnis der Komponenten von Arbeitsabläufen
- Erforschung des Google KI-Modell-Ökosystems
Entwerfen von KI-Arbeitsabläufen
- Strukturierung von End-to-End-Arbeitsabläufen
- Auswählen von Komponenten für die Automatisierung
- Verwalten von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Verbinden von AI Studio mit Google KI-APIs
- Einbinden von eigenen und Drittanbieter-Modellen
- Erstellen wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellen von Testszenarien
- Validieren der Zuverlässigkeit des Arbeitsablaufs
- Fehlersuche bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbessern der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwalten der Ressourcennutzung
- Skalieren von Arbeitsabläufen für den Produktiveinsatz
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Grundsätze des Datenschutzes
- Sicherstellen einer sicheren API-Kommunikation
Überwachung und Wartung
- Überwachen der Leistung von Arbeitsabläufen
- Protokollieren und Analysieren
- Lebenszyklusmanagement für bereitgestellte Arbeitsabläufe
Erweitern von AI Studio-Arbeitsabläufen
- Integrieren externer Tools
- Automatisieren mit Cloud-Funktionen
- Verbessern der Funktionalität durch Dienste von Drittanbietern
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Entwicklungsarbeitsabläufen für KI-Modelle
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Grundkenntnisse in Prompt Engineering
Zielgruppe
- KI-Betriebsteams
- DevOps-Fachleute
- Systemadministratoren
14 Stunden