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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー