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Temario del curso
Introducción a Google AI Studio
- Características y capacidades principales
- Comprensión de los componentes del flujo de trabajo
- Exploración del ecosistema de modelos de Google AI
Diseño de flujos de trabajo con IA
- Estructuración de flujos de extremo a extremo
- Selección de componentes para automatización
- Gestión de entradas, salidas y parámetros
Integración de modelos y uso de APIs
- Conexión de AI Studio con las APIs de Google AI
- Integración de modelos personalizados y de terceros
- Construcción de componentes reutilizables
Pruebas y validación
- Creación de escenarios de prueba
- Validación de la confiabilidad del flujo de trabajo
- Depuración de interacciones entre modelos
Optimización del rendimiento
- Mejora de la velocidad y eficiencia de respuesta
- Gestión del uso de recursos
- Escalado de flujos de trabajo para producción
Seguridad y cumplimiento normativo
- Control de acceso y gestión de usuarios
- Principios de protección de datos
- Garantía de comunicación segura de las APIs
Monitoreo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo
- Registro (logging) y análisis
- Gestión del ciclo de vida de flujos de trabajo desplegados
Ampliación de los flujos de trabajo en AI Studio
- Integración con herramientas externas
- Automatización mediante funciones en la nube (cloud functions)
- Mejora de funcionalidades utilizando servicios de terceros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de modelos de IA
- Experiencia con herramientas o plataformas basadas en la nube
- Conocimiento sobre conceptos de ingeniería de prompts
Público objetivo
- Equipos de operaciones con IA
- Profesionales de DevOps
- Administradores de sistemas
14 Horas