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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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