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.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Google AI Studio
- Основни функции и възможности
- Разбиране на компонентите на работния поток
- Изследване на екосистемата от AI модели на Google
Проектиране на AI работни потоци
- Структуриране на цялостни работни потоци
- Избор на компоненти за автоматизация
- Управление на входове, изходи и параметри
Интеграция на модели и използване на API
- Свързване на AI Studio с API-тата на Google AI
- Интегриране на персонализирани и модели от трети страни
- Изграждане на компоненти за многократна употреба
Тестване и валидиране
- Създаване на тестови сценарии
- Валидиране на надеждността на работния поток
- Отстраняване на грешки при взаимодействията на моделите
Оптимизиране на производителността
- Подобряване на скоростта на отговор и ефективността
- Управление на използването на ресурси
- Мащабиране на работни потоци за продукционна среда
Сигурност и съответствие
- Контрол на достъпа и управление на потребители
- Принципи за защита на данните
- Осигуряване на сигурна API комуникация
Наблюдение и поддръжка
- Наблюдение на производителността на работния поток
- Логове и анализи
- Управление на жизнения цикъл на внедрените работни потоци
Разширяване на работните потоци в AI Studio
- Интеграция с външни инструменти
- Автоматизация чрез облачни функции
- Подобряване на функционалността чрез услуги на трети страни
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на работните процеси за разработка на AI модели
- Опит с облачно базирани инструменти или платформи
- Познаване на концепциите за инженеринг на промптове
Аудитория
- Екипи за AI операции
- DevOps професионалисти
- Системни администратори
14 Часа