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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Características y capacidades principales
- Comprensión de los componentes del flujo de trabajo
- Exploración del ecosistema de modelos de IA de Google
Diseño de flujos de trabajo de IA
e2e-end-to-end- Estructuración de flujos de trabajo de extremo a extremo
- Selección de componentes para automatización
- Gestión de entradas, salidas y parámetros
Integración de modelos y uso de API
- Conexión de AI Studio con las API de Google AI
- Integración de modelos personalizados y de terceros
- Construcción de componentes reutilizables
Pruebas y validación
- Creación de escenarios de prueba
- Validación de la confiabilidad del flujo de trabajo
- Depuración de interacciones con modelos
Optimización del rendimiento
- Mejora de la velocidad de respuesta y la eficiencia
- Gestión del uso de recursos
- Escalado de flujos de trabajo para producción
Seguridad y cumplimiento
- Control de acceso y gestión de usuarios
- Principios de protección de datos
- Asegurar la comunicación segura de API
Monitoreo y mantenimiento
- Supervisión del rendimiento de los flujos de trabajo
- Registro de eventos y analíticas
- Gestión del ciclo de vida para flujos de trabajo implementados
Extensión de flujos de trabajo de AI Studio
- Integración con herramientas externas
- Automatización mediante funciones en la nube
- Mejora de funcionalidad utilizando servicios de terceros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de desarrollo de modelos de IA
- Experiencia con herramientas o plataformas basadas en la nube
- Familiaridad con conceptos de ingeniería de prompts
Público objetivo
- Equipos de operaciones de IA
- Profesionales DevOps
- Administradores de sistemas
14 Horas