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Struttura del corso
Introduzione a Google AI Studio
- Funzionalità e capacità principali
- Comprensione dei componenti del flusso di lavoro
- Esplorazione dell'ecosistema dei modelli AI di Google
Progettazione di Flussi di Lavoro AI
- Strutturazione di flussi di lavoro end-to-end
- Scelta dei componenti per l'automazione
- Gestione degli input, output e parametri
Integrazione di Modelli e Utilizzo delle API
- Connettività tra AI Studio e le API AI di Google
- Integrazione di modelli personalizzati e di terze parti
- Creazione di componenti riutilizzabili
Testing e Validazione
- Creazione di scenari di test
- Validazione della affidabilità del flusso di lavoro
- Debugging delle interazioni dei modelli
Ottimizzazione delle Prestazioni
- Miglioramento della velocità di risposta ed efficienza
- Gestione dell'uso delle risorse
- Scalabilità dei flussi di lavoro per la produzione
Sicurezza e Conformità
- Controllo degli accessi e gestione utenti
- Principi di protezione dei dati
- Garanzia di comunicazioni API sicure
Monitoraggio e Manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni dei flussi di lavoro
- Logging e analitiche
- Gestione del ciclo di vita per i flussi di lavoro distribuiti
Estensione dei Flussi di Lavoro AI Studio
- Integrazione con strumenti esterni
- Automazione con funzioni cloud
- Potenziamento della funzionalità utilizzando servizi di terze parti
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei flussi di lavoro di sviluppo dei modelli AI
- Esperienza con strumenti o piattaforme basati sul cloud
- Familiarità con i concetti di ingegneria delle richieste
Pubblico Target
- Team di operazioni AI
- Professionisti DevOps
- Amministratori di sistema
14 ore
