Bądźmy w kontakcie
 Czas trwania 14 godzin

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Google AI Studio

  • Główne funkcje i możliwości
  • Zrozumienie komponentów przepływu pracy
  • Poznawanie ekosystemu modeli AI Google

Projektowanie przepływów pracy AI

  • Strukturyzacja kompleksowych przepływów pracy
  • Wybór komponentów do automatyzacji
  • Zarządzanie danymi wejściowymi, wyjściowymi i parametrami

Integracja modeli i korzystanie z interfejsów API

  • Łączenie AI Studio z interfejsami API Google AI
  • Integracja modeli własnych i zewnętrznych
  • Budowanie komponentów wielokrotnego użytku

Testowanie i walidacja

  • Tworzenie scenariuszy testowych
  • Walidacja niezawodności przepływów pracy
  • Debugowanie interakcji między modelami

Optymalizacja wydajności

  • Poprawa szybkości odpowiedzi i efektywności
  • Zarządzanie wykorzystaniem zasobów
  • Skalowanie przepływów pracy do środowiska produkcyjnego

Bezpieczeństwo i zgodność

  • Kontrola dostępu i zarządzanie użytkownikami
  • Zasady ochrony danych
  • Zapewnianie bezpiecznej komunikacji przez interfejsy API

Monitorowanie i utrzymanie

  • Monitorowanie wydajności przepływów pracy
  • Logowanie i analityka
  • Zarządzanie cyklem życia wdrożonych przepływów pracy

Rozszerzanie przepływów pracy AI Studio

  • Integracja z zewnętrznymi narzędziami
  • Automatyzacja przy użyciu funkcji chmurowych
  • Zwiększanie funkcjonalności dzięki usługom zewnętrznym

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie przepływów pracy związanych z tworzeniem modeli AI
  • Doświadczenie w pracy z narzędziami lub platformami chmurowymi
  • Znajomość koncepcji inżynierii promptów

Grupa docelowa

  • Zespoły operacyjne ds. AI
  • Specjaliści DevOps
  • Administratorzy systemów

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie