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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Funcionalidades 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 de extremo a extremo
- 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 propios 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 las interacciones del modelo
Optimización del rendimiento
- Mejora de la velocidad de respuesta y la eficiencia
- Gestión del uso de recursos
- Escala de flujos de trabajo para producción
Seguridad y cumplimiento
- Control de acceso y gestión de usuarios
- Principios de protección de datos
- Garantía de comunicaciones seguras de la API
Monitoreo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo
- Registro de eventos (logs) y analítica
- Gestión del ciclo de vida de los flujos de trabajo desplegados
Ampliación de flujos de trabajo en 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 de los flujos de trabajo de desarrollo de modelos de IA
- Experiencia con herramientas o plataformas en la nube
- Conocimiento de los conceptos de ingeniería de prompts
Público objetivo
- Equipos de operaciones de IA
- Profesionales de DevOps
- Administradores de sistemas
14 Horas