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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

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