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

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan