연락처 정보

코스 개요

Google AI Studio 소개

  • 핵심 기능 및 역량을 파악하기
  • 워크플로우 구성 요소 이해
  • Google AI 모델 생태계 탐색

AI 워크플로우 설계

  • 엔드투엔드 워크플로우 구조화
  • 자동화를 위한 구성 요소 선택
  • 입력, 출력 및 파라미터 관리

모델 통합 및 API 활용

  • AI Studio와 Google AI API 연결
  • 자체 개발 및 서드파티 모델 통합
  • 재사용 가능한 구성 요소 구축

테스트 및 검증

  • 테스트 시나리오 작성
  • 워크플로우 신뢰성 검증
  • 모델 상호작용 디버깅

성능 최적화

  • 응답 속도 및 효율성 개선
  • 리소스 사용량 관리
  • 프로덕션 환경을 위한 워크플로우 스케일링

보안 및 컴플라이언스

  • 접근 제어 및 사용자 관리
  • 데이터 보호 원칙 준수
  • 안전한 API 통신 보장

모니터링 및 유지보수

  • 워크플로우 성능 모니터링
  • 로깅 및 분석
  • 배포된 워크플로우의 수명주기 관리

AI Studio 워크플로우 확장

  • 외부 도구와의 통합
  • 클라우드 함수를 활용한 자동화
  • 서드파티 서비스를 활용한 기능 강화

요약 및 향후 단계

요건

  • AI 모델 개발 워크플로우에 대한 이해
  • 클라우드 기반 도구 또는 플랫폼 사용 경험
  • 프롬프트 엔지니어링 개념에 대한 숙지

대상 audience

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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