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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 dei modelli e utilizzo delle API

  • Connessione di AI Studio alle API di Google AI
  • Integrazione di modelli personalizzati e di terze parti
  • Creazione di componenti riutilizzabili

Testing e validazione

  • Creazione di scenari di test
  • Validazione dell'affidabilità del flusso di lavoro
  • Debug delle interazioni dei modelli

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Miglioramento della velocità di risposta e dell'efficienza
  • Gestione dell'utilizzo delle risorse
  • Scalabilità dei flussi di lavoro per la produzione

Sicurezza e conformità

  • Controllo degli accessi e gestione degli utenti
  • Principi di protezione dei dati
  • Garantire comunicazioni API sicure

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 di AI Studio

  • Integrazione con strumenti esterni
  • Automazione mediante cloud functions
  • Aumento delle funzionalità tramite servizi di terze parti

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei flussi di sviluppo dei modelli AI
  • Esperienza con strumenti o piattaforme basate su cloud
  • Familiarità con i concetti di prompt engineering

Destinatari

  • Team responsabili delle operazioni AI
  • Professionisti DevOps
  • Amministratori di sistema
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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