Schulungsübersicht

Einführung in Google AI Studio

  • Kernfunktionen und -fähigkeiten
  • Verständnis der Workflow-Komponenten
  • Erforschung des Google AI-Modellökosystems

Entwurf von AI-Workflows

  • Strukturierung von End-to-End-Workflows
  • 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 benutzerdefinierter und Drittanbieter-Modelle
  • Erstellung wiederverwendbarer Komponenten

Testing und Validierung

  • Erstellen von Testfällen
  • Überprüfung der Workflow-Verlässlichkeit
  • Debugging von Modellinteraktionen

Leistungssteigerung

  • Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz
  • Verwaltung der Ressourcenverwendung
  • Skalierung von Workflows für die Produktion

Sicherheit und Konformität

  • Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
  • Prinzipien des Datenschutzes
  • Sicherstellung sicheren API-Verkehrs

Überwachung und Wartung

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

Erweiterung von AI Studio-Workflows

  • Integration in externe Tools
  • Automatisierung mit Cloud-Funktionen
  • Erweiterung der Funktionalität durch Drittanbieter-Dienste

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von AI-Modellentwicklungsworkflows
  • Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
  • Kenntnisse der Konzepte des Prompt Engineering

Zielgruppe

  • AI-Operations-Teams
  • DevOps-Fachkräfte
  • Systemadministratoren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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