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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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