Свържете се с нас

План на курса

Введение в Google AI Studio

  • Основни функции и възможности
  • Разбиране на компонентите на работния процес
  • Изследване на екосистемата от ИИ модели на Google

Проектиране на ИИ работни процеси

  • Структуриране на край-до-край работни процеси
  • Избор на компоненти за автоматизация
  • Управление на входни данни, изходни резултати и параметри

Интегриране на модели и използване на API интерфейси

  • Свързване на AI Studio с API интерфейсите на Google AI
  • Интегриране на персонализирани и трето-странни модели
  • Създаване на повторно използваеми компоненти

Тестване и валидиране

  • Създаване на тестови сценарии
  • Валидиране на надеждността на работния процес
  • Отстраняване на грешки при взаимодействията с моделите

Оптимизиране на производителността

  • Подобряване на скоростта на отговор и ефективността
  • Управление на употребата на ресурси
  • Мащабиране на работни процеси за производствена среда

Сигурност и съответствие с изискванията

  • Контрол на достъпа и управление на потребителите
  • Принципи за защита на данните
  • Осигуряване на сигурна комуникация чрез API интерфейси

Мониторинг и поддръжка

  • Мониторинг на производителността на работния процес
  • Логване и анализ на данни
  • Управление на жизнения цикъл на внедрените работни процеси

Разширяване на възможностите на работните процеси в AI Studio

  • Интегриране с външни инструменти
  • Автоматизация чрез облачни функции
  • Разширяване на функционалността чрез услуги на трети страни

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на процесите на разработка на ИИ модели
  • Опит с облачни инструменти или платформи
  • Познаване на концепциите за инжинерство на промптове (prompt engineering)

Целева аудитория

  • Отбори за операционно поддържане на ИИ
  • Специалисти по DevOps
  • Системни администратори
 14 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории