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Schulungsübersicht

Einführung in Google AI Studio

  • Kernfunktionen und Fähigkeiten
  • Verständnis der Workflow-Komponenten
  • Erkundung des Google KI-Modell-Ökosystems

Entwurf von KI-Workflows

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

Modellintegration und API-Nutzung

  • Anbindung von AI Studio an die Google KI-APIs
  • Integration eigener und Drittanbieter-Modelle
  • Aufbau wiederverwendbarer Komponenten

Tests und Validierung

  • Erstellen von Test-Szenarien
  • Validierung der Workflow-Zuverlässigkeit
  • Fehlersuche bei Modellinteraktionen

Leistungsoptimierung

  • Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
  • Verwaltung der Ressourcennutzung
  • Skalierung der Workflows für den produktiven Einsatz

Sicherheit und Compliance

  • Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
  • Grundsätze des Datenschutzes
  • Sicherstellung einer sicheren API-Kommunikation

Monitoring und Wartung

  • Überwachung der Workflow-Leistung
  • Logging und Analysen
  • Lebenszyklusmanagement für bereitgestellte Workflows

Erweiterung der AI Studio-Workflows

  • Integration mit externen Tools
  • Automatisierung mit Cloud Functions
  • Funktionsverbesserung durch Drittanbieterdienste

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in den Workflows zur Entwicklung von KI-Modellen
  • Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
  • Vertrautheit mit Konzepten des Prompt Engineering

Zielgruppe

  • KI-Operations-Teams
  • DevOps-Fachkräfte
  • Systemadministrator:innen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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