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Temario del curso

Introducción a Google AI Studio

  • Funcionalidades y capacidades principales
  • Comprensión de los componentes de los flujos 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 API

  • Conexión de Google AI Studio con las API de IA de Google
  • Integración de modelos personalizados y de terceros
  • Construcción de componentes reutilizables

Pruebas y validación

  • Creación de escenarios de prueba
  • Validación de la fiabilidad de los flujos de trabajo
  • Depuración de las interacciones de los modelos

Optimización del rendimiento

  • Mejora de la velocidad de respuesta y la eficiencia
  • Gestión del uso de recursos
  • Escala de los flujos de trabajo para producción

Seguridad y cumplimiento

  • Control de acceso y gestión de usuarios
  • Principios de protección de datos
  • Aseguramiento de la comunicación segura de las API

Monitoreo y mantenimiento

  • Monitoreo del rendimiento de los flujos de trabajo
  • Registros (logging) y analítica
  • Gestión del ciclo de vida de los flujos de trabajo desplegados

Extensión de los flujos de trabajo de Google AI Studio

  • Integración con herramientas externas
  • Automatización mediante 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.

Audiencia

  • Equipos de operaciones de IA.
  • Profesionales de DevOps.
  • Administradores de sistemas.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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