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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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