연락처 정보

코스 개요

Google AI Studio 소개

  • 핵심 기능 및 능력
  • 워크플로우 구성 요소 이해하기
  • Google AI 모델 생태계 탐색하기

AI 워크플로우 설계

  • 엔드투엔드 워크플로우 구조화하기
  • 자동화할 구성 요소 선택하기
  • 입력, 출력 및 매개변수 관리하기

모델 통합 및 API 사용

  • AI Studio와 Google AI APIs 연결하기
  • 맞춤형 및 서드파티 모델 통합하기
  • 재사용 가능한 구성 요소 빌드하기

테스트 및 검증

  • 테스트 시나리오 생성하기
  • 워크플로우 신뢰성 검증하기
  • 모델 상호작용 디버깅하기

성능 최적화

  • 응답 속도 및 효율성 개선하기
  • 리소스 사용량 관리하기
  • 프로덕션을 위한 워크플로우 스케일링하기

보안 및 규정 준수

  • 액세스 제어 및 사용자 관리
  • 데이터 보호 원칙
  • 보안 API 통신 보장하기

모니터링 및 유지보수

  • 워크플로우 성능 모니터링하기
  • 로깅 및 분석
  • 배포된 워크플로우의 수명 주기 관리

AI Studio 워크플로우 확장

  • 외부 도구와 통합하기
  • 클라우드 함수를 사용하여 자동화하기
  • 서드파티 서비스를 사용하여 기능 향상하기

요약 및 다음 단계

요건

  • AI 모델 개발 워크플로우에 대한 이해
  • 클라우드 기반 도구 또는 플랫폼에 대한 경험
  • 프롬프트 엔지니어링 개념에 대한 친숙함

대상 수강생

  • AI 운영 팀
  • DevOps 전문가
  • 시스템 관리자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

관련 카테고리