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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
- Estructuración de flujos de trabajo desde el principio hasta el final
- Selección de componentes para la automatización
- Gestión de entradas, salidas y parámetros
Integración de Modelos y Uso de APIs
- Conexión de AI Studio con las APIs de IA de Google
- Integración de modelos personalizados y de terceros
- Creación de componentes reutilizables
Pruebas y Validación
- Creación de escenarios de prueba
- Validación de la fiabilidad del flujo de trabajo
- Depuración de interacciones de modelos
Optimización del Rendimiento
- Mejora de la velocidad de respuesta y 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
- Garantía de comunicación segura con APIs
Monitoreo y Mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo
- Registro y análisis
- Gestión del ciclo de vida de flujos de trabajo desplegados
Extensión de los Flujos de Trabajo de AI Studio
- Integración con herramientas externas
- Automatización con funciones en la nube
- Mejora de la funcionalidad utilizando servicios de terceros
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión del desarrollo de modelos de IA y sus flujos de trabajo
- Experiencia con herramientas o plataformas basadas en la nube
- Familiaridad con los conceptos de ingeniería de prompts
Audiencia
- Equipos de operaciones de IA
- Profesionales DevOps
- Administradores de sistemas
14 Horas