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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Fonctionnalités et capacités essentielles
- Compréhension des composants d'un workflow
- Exploration de l'écosystème de modèles d'IA de Google
Conception de workflows IA
- Structuration de workflows de bout en bout
- Sélection de composants pour l'automatisation
- Gestion des entrées, des sorties et des paramètres
Intégration de modèles et utilisation d'API
- Connexion de Google AI Studio aux API IA de Google
- Intégration de modèles personnalisés et tiers
- Création de composants réutilisables
Tests et validation
- Création de scénarios de test
- Validation de la fiabilité du workflow
- Débogage des interactions entre modèles
Optimisation des performances
- Amélioration de la vitesse de réponse et de l'efficacité
- Gestion de l'utilisation des ressources
- Évolutivité des workflows pour la production
Sécurité et conformité
- Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
- Principes de protection des données
- Garantie d'une communication API sécurisée
Supervision et maintenance
- Suivi des performances des workflows
- Journalisation et analytique
- Gestion du cycle de vie des workflows déployés
Extension des workflows de Google AI Studio
- Intégration avec des outils externes
- Automatisation à l'aide de fonctions cloud
- Enrichissement des fonctionnalités via des services tiers
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des workflows de développement de modèles IA.
- Une expérience avec les outils ou plateformes cloud.
- Une familiarité avec les concepts de l'ingénierie de prompts (prompt engineering).
Public visé
- Équipes d'opérations IA.
- Professionnels DevOps.
- Administrateurs système.
14 Heures