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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Funcionalidades 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 con IA
- Estructuración de flujos de trabajo extremos a extremo.
- Selección de componentes para automatización
- Gestión de entradas, salidas y parámetros
Integración de modelos y uso de APIs
- Conexión de AI Studio con las APIs de Google AI.
- Integración de modelos personalizados y de terceros.
- Desarrollo de componentes reutilizables
Pruebas y validación
- Creación de escenarios de prueba.
- Validación de la confiabilidad del flujo de trabajo.
- Depuración de las interacciones entre modelos.
Optimización del rendimiento
- Mejora de la velocidad de respuesta y eficiencia.
- Gestión del uso de recursos.
- Escalar flujos de trabajo para producción.
Seguridad y cumplimiento normativo
- Control de acceso y gestión de usuarios.
- Principios de protección de datos.
- Asegurar la comunicación mediante APIs.
Monitoreo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo.
- Registro (logging) y análisis de datos.
- Gestión del ciclo de vida de los flujos de trabajo implementados.
Extensión de los flujos de trabajo en AI Studio
- Integración con herramientas externas.
- Automatización mediante funciones en la nube.
- Mejora de funcionalidades usando servicios de terceros.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de desarrollo de modelos de IA
- Experiencia con herramientas o plataformas basadas en la nube
- Conocimiento sobre conceptos de ingeniería de prompts
Público objetivo
- Equipos de operaciones de IA
- Profesionales de DevOps
- Administradores de sistemas
14 Horas