Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Google AI Studio

  • Tính năng và khả năng cốt lõi
  • Hiểu các thành phần của quy trình làm việc
  • Khám phá hệ sinh thái mô hình AI của Google

Thiết kế quy trình làm việc AI

  • Cấu trúc hóa quy trình làm việc toàn diện
  • Lựa chọn các thành phần để tự động hóa
  • Quản lý đầu vào, đầu ra và các tham số

Tích hợp mô hình và sử dụng API

  • Kết nối AI Studio với Google AI APIs
  • Tích hợp các mô hình tùy chỉnh và bên thứ ba
  • Xây dựng các thành phần có thể tái sử dụng

Thử nghiệm và xác thực

  • Tạo kịch bản thử nghiệm
  • Xác minh độ tin cậy của quy trình làm việc
  • Gỡ lỗi các tương tác của mô hình

Tối ưu hóa hiệu suất

  • Cải thiện tốc độ phản hồi và hiệu quả
  • Quản lý việc sử dụng tài nguyên
  • Mở rộng quy trình làm việc cho sản xuất

Bảo mật và tuân thủ

  • Kiểm soát truy cập và quản lý người dùng
  • Nguyên lý bảo vệ dữ liệu
  • Đảm bảo giao tiếp API an toàn

Giám sát và bảo trì

  • Giám sát hiệu suất của quy trình làm việc
  • Ghi nhật ký và phân tích
  • Quản lý vòng đời cho các quy trình làm việc đã triển khai

Mở rộng quy trình làm việc AI Studio

  • Tích hợp với các công cụ bên ngoài
  • Tự động hóa bằng Cloud Functions
  • Nâng cao chức năng bằng cách sử dụng các dịch vụ bên thứ ba

Tổng kết và bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về quy trình phát triển mô hình AI
  • Kinh nghiệm làm việc với các công cụ hoặc nền tảng dựa trên đám mây
  • Làm quen với các khái niệm về kỹ thuật gợi ý (prompt engineering)

Đối tượng tham gia

  • Đội ngũ vận hành AI
  • Chuyên gia DevOps
  • Quản trị viên hệ thống
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan