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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und -fähigkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Entdeckung des Google KI-Modell-Ökosystems
Gestaltung von KI-Workflows
- Strukturierung von End-to-End-Workflows
- Wahl der Komponenten für die Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Anbindung von AI Studio an Google KI-API
- Integration eigener und drittanbieter-Modelle
- Erstellung wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellung von Testszenarien
- Validierung der Zuverlässigkeit des Workflows
- Fehlerbehebung bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwaltung der Ressourcennutzung
- Skalierung von Workflows für den Produktivbetrieb
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Nutzerverwaltung
- Grundsätze des Datenschutzes
- Sicherstellung einer sicheren API-Kommunikation
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Protokollierung und Analyse
- Lebenszyklusverwaltung für bereitgestellte Workflows
Erweiterung von AI Studio-Workflows
- Integration mit externen Tools
- Automatisierung mit Cloud-Funktionen
- Erweiterung der Funktionsfähigkeit durch Drittanbieter-Dienste
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Arbeitsabläufe bei der Entwicklung von KI-Modellen
- Erfahrung mit Cloud-basierten Tools oder Plattformen
- Vertrautheit mit Konzepten des Prompt Engineering
Zielgruppe
- Teams für KI-Betrieb
- DevOps-Fachleute
- Systemadministratoren