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Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Fonctionnalités et capacités principales
  • Compréhension des composants de workflow
  • Exploration de l'écosystème de modèles Google IA

Conception de workflows IA

  • Structuration de workflows de bout en bout
  • Sélection des composants à automatiser
  • Gestion des entrées, sorties et paramètres

Intégration des modèles et utilisation des APIs

  • Connexion de AI Studio aux APIs Google IA
  • Intégration de modèles personnalisés et tiers
  • Création de composants réutilisables

Tests et validation

  • Création de scénarios de test
  • Validation de la fiabilité des workflows
  • Débogage des interactions avec les modèles

Optimisation des performances

  • Amélioration de la vitesse de réponse et de l'efficacité
  • Gestion de l'utilisation des ressources
  • Mise à l'échelle des workflows pour la production

Sécurité et conformité

  • Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
  • Principes de protection des données
  • Assurer une communication API sécurisée

Surveillance et maintenance

  • Surveillance des performances des workflows
  • Journalisation et analytique
  • Gestion du cycle de vie des workflows déployés

Extension des workflows AI Studio

  • Intégration avec des outils externes
  • Automatisation via les fonctions cloud
  • Amélioration des fonctionnalités à l'aide de services tiers

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows de développement de modèles IA
  • De l'expérience avec des outils ou plateformes cloud
  • Une familiarité avec les concepts d'ingénierie des prompts (prompt engineering)

Audience cible

  • Équipes dédiées aux opérations IA
  • Professionnels DevOps
  • Administrateurs système
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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