코스 개요

Google AI Studio 소개

  • 핵심 기능 및 역량
  • 워크플로 구성 요소 이해
  • Google AI 모델生態系 탐색

AI 워크플로 설계

  • end-to-end 워크플로 구조화
  • 자동화를 위한 구성 요소 선택
  • 입력, 출력 및 매개변수 관리

모델 통합 및 API 사용

  • AI Studio와 Google AI APIs 연결
  • 사용자 정의 및 제3자 모델 통합
  • 재사용 가능한 구성 요소 구축

테스트 및 검증

  • 테스트 시나리오 생성
  • 워크플로 신뢰성 검증
  • 모델 상호작용 디버깅

성능 최적화

  • 응답 속도 및 효율성 향상
  • 리소스 사용 관리
  • 프로덕션을 위한 워크플로 확장

보안 및 준법성

  • 액세스 제어 및 사용자 관리
  • 데이터 보호 원칙
  • 안전한 API 통신 확보

모니터링 및 유지 관리

  • 워크플로 성능 모니터링
  • 로깅 및 분석
  • 배포된 워크플로의 라이프사이클 관리

AI Studio 워크플로 확장

  • 외부 도구 통합
  • 클라우드 함수를 활용한 자동화
  • 제3자 서비스를 사용하여 기능 향상

요약 및 다음 단계

요건

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

대상자

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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