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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