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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