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コース概要
Google AI Studio入門
- 主要機能と能力
- ワークフロー構成要素の理解
- Google AIモデルエコシステムの探索
AIワークフローの設計
- エンドツーエンドのワークフロー構築
- 自動化に適したコンポーネントの選択
- 入力、出力、パラメータの管理
モデル統合とAPIの使用
- AI StudioとGoogle AI APIの接続
- カスタムおよびサードパーティ製モデルの統合
- 再利用可能なコンポーネントの構築
テストと検証
- テストシナリオの作成
- ワークフローの信頼性検証
- モデル間相互作用のデバッグ
パフォーマンス最適化
- 応答速度と効率性の向上
- リソース使用量の管理
- 本番環境向けワークフローのスケーリング
セキュリティとコンプライアンス
- アクセス制御とユーザー管理
- データ保護の原則
- セキュアなAPI通信の確保
監視と保守
- ワークフローパフォーマンスの監視
- ログ記録と分析
- 展開済みワークフローのライフサイクル管理
AI Studioワークフローの拡張
- 外部ツールとの統合
- クラウド関数を用いた自動化
- サードパーティサービスを使用した機能強化
まとめと次のステップ
要求
- AIモデル開発ワークフローに関する理解
- クラウドベースのツールまたはプラットフォームの実務経験
- プロンプトエンジニアリングの基本概念への習熟
対象受講者
- AI運用チーム
- DevOpsの専門職
- システム管理者
14 時間