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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione a Google AI Studio
- Funzionalità e capacità principali
- Comprensione dei componenti dei workflow
- Esplorazione dell'ecosistema di modelli Google AI
Progettazione dei workflow di AI
- Strutturazione dei workflow end-to-end
- Scelta dei componenti per l'automazione
- Gestione di input, output e parametri
Integrazione di modelli e utilizzo di API
- Connessione di AI Studio con le API Google AI
- Integrazione di modelli personalizzati e di terze parti
- Creazione di componenti riutilizzabili
Test e convalida
- Creazione di scenari di test
- Convalida dell'affidabilità dei workflow
- Debug delle interazioni dei modelli
Ottimizzazione delle prestazioni
- Miglioramento della velocità di risposta e dell'efficienza
- Gestione dell'utilizzo delle risorse
- Scalabilità dei workflow per la produzione
Sicurezza e conformità
- Controllo degli accessi e gestione degli utenti
- Principi di protezione dei dati
- Garanzia della comunicazione sicura delle API
Monitoraggio e manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni dei workflow
- Logging e analisi
- Gestione del ciclo di vita dei workflow distribuiti
Estensione dei workflow di AI Studio
- Integrazione con strumenti esterni
- Automazione con cloud functions
- Potenziamento delle funzionalità utilizzando servizi di terze parti
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei workflow di sviluppo dei modelli di AI
- Esperienza con strumenti o piattaforme basate su cloud
- Familiarità con i concetti di prompt engineering
Pubblico di riferimento
- Team operativi per l'AI
- Professionisti DevOps
- Amministratori di sistema