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
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