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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

Número de participantes


Precio por participante

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