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コース概要

Google AI Studioの紹介

  • 核心機能と能力
  • ワークフロー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
  • 自動化用コンポーネントの選択
  • 入力、出力、パラメータの管理

モデルの統合と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の検証
  • モデル間のインタラクションのデバッグ

パフォーマンスの最適化

  • 応答速度と効率の改善
  • リソース使用量の管理
  • 本番環境向けにワークフローをスケーリング

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
  • 安全なAPI通信の確保

モニタリングとメンテナンス

  • ワークフローのパフォーマンスのモニタリング
  • ログと分析
  • 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た機能の強化

まとめと次のステップ

要求

  • AIモデル開発ワークフローの理解
  • クラウドベースのツールやプラットフォームの経験
  • プロンプトエンジニアリングの概念の習熟

対象者

  • AI運用チーム
  • DevOps専門家
  • 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