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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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