Temario del curso

Introducción a Google AI Studio

  • Características y capacidades principales
  • Comprensión de los componentes del flujo de trabajo
  • Exploración del ecosistema de modelos de IA de Google

Diseño de Flujos de Trabajo de IA

  • Estructuración de flujos de trabajo desde el principio hasta el final
  • Selección de componentes para la automatización
  • Gestión de entradas, salidas y parámetros

Integración de Modelos y Uso de APIs

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

Pruebas y Validación

  • Creación de escenarios de prueba
  • Validación de la fiabilidad del flujo de trabajo
  • Depuración de interacciones de modelos

Optimización del Rendimiento

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

Seguridad y Cumplimiento

  • Control de acceso y gestión de usuarios
  • Principios de protección de datos
  • Garantía de comunicación segura con APIs

Monitoreo y Mantenimiento

  • Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo
  • Registro y análisis
  • Gestión del ciclo de vida de flujos de trabajo desplegados

Extensión de los Flujos de Trabajo de AI Studio

  • Integración con herramientas externas
  • Automatización con funciones en la nube
  • Mejora de la funcionalidad utilizando servicios de terceros

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión del desarrollo de modelos de IA y sus flujos de trabajo
  • Experiencia con herramientas o plataformas basadas en la nube
  • Familiaridad con los conceptos de ingeniería de prompts

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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