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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und -fähigkeiten
- Verständnis der Arbeitsablaufkomponenten
- Erkundung des Google AI-Modell-Ökosystems
Konzeption von KI-Arbeitsabläufen
- Gestaltung von End-to-End-Arbeitsabläufen
- Auswahl von Komponenten für die Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Verbindung von AI Studio mit Google AI APIs
- Integration eigener und Drittanbieter-Modelle
- Erstellung wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellung von Testscenarien
- Validierung der Zuverlässigkeit von Arbeitsabläufen
- Fehlerbehebung bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwaltung der Ressourcennutzung
- Skalierung von Arbeitsabläufen für den Produktionsbetrieb
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Prinzipien des Datenschutzes
- Sichere API-Kommunikation gewährleisten
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Arbeitsablaufleistung
- Protokollierung und Analytik
- Lebenszyklusverwaltung für implementierte Arbeitsabläufe
Erweiterung der AI Studio-Arbeitsabläufe
- Integration externer Tools
- Automatisierung mit Cloud-Funktionen
- Funktionsverbesserung durch Drittanbieter-Dienste
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Arbeitsabläufe in der Entwicklung von KI-Modellen
- Erfahrung mit Cloud-basierten Tools oder Plattformen
- Kenntnis der Konzepte des Prompt Engineerings
Zielgruppe
- Teams für KI-Betrieb (AI Operations)
- DevOps-Profis
- Systemadministratoren