Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Google AI Studio
- Основни функции и възможности
- Разбиране на компонентите на потока
- Изучаване на екосистемата на Google AI модели
Проектиране на АИ потоци
- Структуриране на end-to-end потоци
- Избор на компоненти за автоматизация
- Управление на входни данни, изходни данни и параметри
Интеграция на модели и API
- Свързвање между AI Studio и Google AI APIs
- Интегриране на персонализирани и трети страни модели
- Създаване на използваеми повторно компоненти
Тестуване и валидиране
- Създаване на тестови сценарии
- Валидация на надеждността на потока
- Отстраняване на грешки в взаимодействието между модели
Оптимизация на производителността
- Подобряване на бързодействието и ефективността
- Управление на използването на ресурси
- Масштабиране на потоци за производство
Сигурност и съответствие
- Управление на достъп и потребители
- Принципи за защита на данни
- Гарантиране на сигурна комуникация между API-та
Мониторинг и поддръжка
- Мониторинг на производителността на потока
- Логиране и анализи
- Управление на жизнения цикъл на пуснатите в употреба потоци
Разширяване на AI Studio потоците
- Интеграция със сторонни инструменти
- Автоматизация с облачни функции
- Подобряване на функционалността чрез използване на услуги от трети страни
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на АИ модели и потоци
- Опит с облачни инструменти или платформи
- Запознаност с концепции за подреждане на задачите (prompt engineering)
Публика
- Команди по операции с АИ
- Професионалисти DevOps
- Системни администратори
14 часа