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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Fonctionnalités et capacités principales.
- Compréhension des composants du workflow.
- Découverte de l'écosystème de modèles IA de Google.
Conception de workflows d'IA
- Structuration de workflows de bout en bout.
- Sélection des composants à automatiser.
- Gestion des entrées, sorties et paramètres.
Intégration de modèles et utilisation des API
- Connexion d'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 du workflow.
- Dépannage des interactions entre 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.
- Garantie d'une communication API sécurisée.
Surveillance et maintenance
- Surveillance des performances du workflow.
- Journalisation et analyse (analytics).
- Gestion du cycle de vie des workflows déployés.
Extension des workflows d'AI Studio
- Intégration avec des outils externes.
- Automatisation via les fonctions cloud (Cloud Functions).
- Enrichissement des fonctionnalités à l'aide de services tiers.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des workflows de développement de modèles d'intelligence artificielle.
- Une expérience avec des outils ou plateformes basés sur le cloud.
- Une familiarité avec les concepts d'ingénierie de prompts.
Public visé
- Équipes opérationnelles en intelligence artificielle (AI Ops).
- Professionnels DevOps.
- Administrateurs système.
14 Heures