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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 dei Flussi di Lavoro AI
- Strutturazione di flussi di lavoro end-to-end
- Scelta dei componenti per l'automatizzazione
- Gestione degli input, output e parametri
Integrazione di Modelli e Utilizzo delle API
- Connessione di AI Studio con le API AI di Google
- Integrazione di modelli personalizzati e di terze parti
- Creazione di componenti riutilizzabili
Test e Validazione
- Creazione di scenari di test
- Valutazione della affidabilità del flusso di lavoro
- Debug delle interazioni dei modelli
Ottimizzazione delle Prestazioni
- Miglioramento della velocità di risposta ed efficienza
- Gestione dell'utilizzo delle risorse
- Scalabilità dei flussi di lavoro per la produzione
Sicurezza e Conformità
- Controllo degli accessi e gestione utente
- Principi di protezione dei dati
- Garanzia di comunicazione API sicura
Monitoraggio e Manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni del flusso di lavoro
- Logging e analisi
- Gestione del ciclo di vita dei 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 Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione dei flussi di lavoro di sviluppo dei modelli AI
- Esperienza con strumenti o piattaforme basate sul cloud
- Conoscenza delle concettualità di ingegneria del prompt
Pubblico Obiettivo
- Team di operazioni AI
- Professionisti DevOps
- Amministratori di sistema
14 Ore
