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コース概要
Google AI Studioの紹介
- コア機能と能力
- 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エクスプロレーション
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
- 自動化のためのコンポーネント選択
- 入力、出力、パラメータの管理
モデル統合とAPIの利用
- Google AI APIとの接続
- カスタムモデル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
- レスポンス速度と効率の向上
- 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
- 安全なAPI通信の確保
監視とメンテナンス
- ワークフローパフォーマンスの監視
- ログ記録と分析
- デプロイ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
- クラウドファンクションによる自動化
- サードパーティサービスによる機能強化
まとめと次のステップ
要求
- AIモデル開発ワークフローへの理解
- クラウドベースのツールまたはプラットフォームの利用経験
- プロンプトエンジニアリングの概念への精通
対象者
- AI運用チーム
- DevOpsエンジニア
- システム管理者
14 時間