コース概要

Google AI Studio の概要

  • 核心的な機能と能力
  • ワークフローのコンポーネントの理解
  • Google AI モデルエコシステムの探求

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の構造化
  • 自動化のためのコンポーネントの選択
  • 入力、出力、およびパラメータの管理

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のモデルを統合する
  • 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
  • ワークフロー信頼性の検証
  • モデル間の相互作用のデバッグ

パフォーマンスの最適化

  • 応答速度と効率の向上
  • リソース使用量の管理
  • プロダクション向けにワークフローをスケーリングする

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
  • 安全な API コミュニケーションを確保する

監視とメンテナンス

  • ワークフローのパフォーマンス監視
  • ロギングと分析
  • 展開された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
  • クラウドファンクションを使用した自動化
  • サードパーティサービスを活用して機能性を向上させる

まとめと次回のステップ

要求

  • AI モデル開発ワークフローの理解
  • クラウドベースのツールやプラットフォームでの経験
  • プロンプトエンジニアリングの概念に精通していること

対象者

  • AI 操作チーム
  • DevOps プロフェッショナル
  • 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