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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und Fähigkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Erkundung des Google KI-Modell-Ökosystems
Design von KI-Workflows
- Strukturierung von End-to-End-Workflows
- Auswahl der Automatisierungskomponenten
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Anbindung von AI Studio an Google KI-APIs
- Integration individueller und Drittanbieter-Modelle
- Erstellung wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellung von Testszenarien
- Gewährleistung der Workflow-Zuverlässigkeit
- Fehlersuche bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwaltung der Ressourcennutzung
- Skalierung von Workflows für die Produktion
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Prinzipien des Datenschutzes
- Gewährleistung einer sicheren API-Kommunikation
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Protokollierung und Analysen
- Lebenszyklusmanagement bereitgestellter Workflows
Erweiterung von AI Studio-Workflows
- Integration externer Tools
- Automatisierung mit Cloud Functions
- Funktionalitätserweiterung durch Drittanbieterdienste
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Arbeitsabläufen zur KI-Modellentwicklung
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Vertrautheit mit Konzepten der Prompt-Entwicklung
Zielgruppe
- KI-Betriebsteams
- DevOps-Fachkräfte
- Systemadministratoren
14 Stunden