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 процес
- Изследване на екосистемата от AI модели на Google
Проектиране на AI работни процеси
- Структуриране на крайкрайно (end-to-end) работни процеси
- Избор на компоненти за автоматизация
- Управление на входни данни, изходи и параметри
Интеграция на модели и използване на API
- Свързване на AI Studio с AI API-тата на Google
- Интегриране на персонализирани и трети модели
- Изграждане на възможни за повторно използване компоненти
Тестване и валидиране
- Създаване на тестови сценарии
- Валидиране на надеждността на работния процес
- Откриване и отстраняване на грешки (debugging) при взаимодействията между модели
Оптимизиране на производителността
- Подобряване на скоростта на отговор и ефективността
- Управление на използването на ресурси
- Мащабиране на работни процеси за производство (production)
Сигурност и съответствие с изискванията
- Контрол на достъпа и управление на потребителите
- Принципи за защита на данните
- Обезпечаване на сигурна комуникация чрез API
Мониторинг и поддръжка
- Мониторинг на производителността на работния процес
- Логване и анализ на данни
- Управление на жизнения цикъл за внедрените работни процеси
Разширяване на работните процеси в AI Studio
- Интегриране с външни инструменти
- Автоматизиране чрез облачни функции (cloud functions)
- Подобряване на функционалността, използвайки услуги на трети страни
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на работните процеси за разработка на AI модели
- Опит с облачни инструменти или платформи
- Запознанство с концепциите за управление на промптове (prompt engineering)
За кого е предназначен курсът?
- Екипи, занимаващи се с AI операции
- Професионалисти DevOps
- Системни администратори
14 Часа
