Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Google AI Studio
- Kluczowe funkcje i możliwości platformy
- Rozumienie elementów składowych przepływów pracy
- Eksploracja ekosystemu modeli Google AI
Projektowanie przepływów pracy AI
- Konstruowanie kompleksowych przepływów pracy od początku do końca
- Wybieranie komponentów do automatyzacji
- Zarządzanie danymi wejściowymi, wyjściowymi i parametrami
Integracja modeli i korzystanie z interfejsów API
- Połączenie AI Studio z interfejsami Google AI APIs
- Integracja modeli własnych oraz modeli zewnętrznych dostawców
- Tworzenie komponentów wielokrotnego użytku
Testowanie i walidacja
- Kreowanie scenariuszy testowych
- Walidacja niezawodności przepływów pracy
- Rozwiązywanie problemów z interakcjami modeli (debugging)
Optymalizacja wydajności
- Popcowa prędkości odpowiedzi i ogólnej efektywności
- Zarządzanie wykorzystaniem zasobów
- Skalowanie przepływów pracy pod kątem środowiska produkcyjnego
Bezpieczeństwo i zgodność
- Kontrola dostępu i zarządzanie użytkownikami
- Zasady ochrony danych
- Gwarancja bezpiecznej komunikacji poprzez interfejsy API
Monitorowanie i utrzymanie
- Monitoring wydajności przepływów pracy
- Logowanie i analityka danych
- Zarządzanie cyklem życia wdrożonych przepływów pracy
Rozszerzanie możliwości przepływów pracy w AI Studio
- Integracja z narzędziami zewnętrznymi
- Automatyzacja przy użyciu funkcji chmurowych (cloud functions)
- Rozszerzanie funkcjonalności dzięki usługom dostawców zewnętrznych
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Zrozumienie procesów developmentu modeli AI
- Doświadczenie w pracy z narzędziami lub platformami chmurowymi
- Znajomość koncepcji inżynierii promptów (prompt engineering)
Grupa docelowa
- Drużyny operacyjne AI (AI operations teams)
- Profesjonaliści DevOps
- Administratorzy systemów
14 godzin
