Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Google AI Studio
- Các tính năng và khả năng cốt lõi
- Hiểu về các thành phần quy trình làm việc
- Khám phá hệ sinh thái mô hình AI của Google
Thiết kế quy trình AI
- Cấu trúc các quy trình làm việc từ đầu đến cuối
- Chọn thành phần cho tự động hóa
- Quản lý đầu vào, đầu ra và tham số
Tích hợp mô hình và sử dụng API
- Kết nối AI Studio với các API AI của Google
- Tích hợp mô hình tùy chỉnh và bên thứ ba
- Xây dựng các thành phần có thể tái sử dụng
Kiểm thử và xác nhận
- Tạo các kịch bản kiểm thử
- Xác minh độ tin cậy của quy trình làm việc
- Gỡ lỗi tương tác 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
- Các nguyên tắc bảo vệ dữ liệu
- Đảm bảo giao tiếp API an toàn
Giám sát và duy trì
- Giám sát hiệu suất quy trình làm việc
- Ghi log 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 các hàm đám mây
- Nâng cao chức năng sử dụng các dịch vụ của bên thứ ba
Tổng kết và bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu về quy trình phát triển mô hình AI
- Kinh nghiệm sử dụng các công cụ hoặc nền tảng dựa trên đám mây
- Thân thuộc với các khái niệm kỹ thuật đề xuất (prompt engineering)
Đối tượng
- Các nhóm hoạt động AI
- Chuyên gia DevOps
- Quản trị viên hệ thống
14 Giờ học