Eğitim İçeriği

Google AI Studio'ya Giriş

  • Temel özellikler ve yetenekler
  • İş akışı bileşenlerini anlamak
  • Google AI model ekosistemi hakkında bilgi edinmek

AI İş Akışlarını Tasarlamak

  • Sondan başa iş akışları oluşturmaya yönelik yapısını belirlemek
  • Otomasyon için bileşenler seçmek
  • Girdileri, çıktıları ve parametreleri yönetmek

Model Entegrasyonu ve API Kullanımı

  • AI Studio'yı Google AI API'leriyle bağlamak
  • Özel ve üçüncü taraf modelleri entegre etmek
  • Kullanılabilir bileşenler oluşturmak

Test ve Doğrulama

  • Test senaryoları oluşturmak
  • İş akışı güvenilirliğini doğrulamak
  • Model etkileşimlerini hata ayıklamak

Performans Optimizasyonu

  • Yanıt hızını ve verimliliği artırmak
  • Kaynak kullanımını yönetmek
  • Üretim için iş akışlarını ölçeklendirmek

Güvenlik ve Uyumluluk

  • Erişim denetimi ve kullanıcı yönetimi
  • Veri koruma ilkeleri
  • Güvenli API iletişimini sağlamak

İzleme ve Bakım

  • İş akışı performansını izlemek
  • Günlüğe kaydetme ve analitikler
  • Dağıtılmış iş akışlarının yaşam döngüsü yönetimi

AI Studio İş Akışlarını Genişletmek

  • Dış araçlarla entegrasyon
  • Bulut fonksiyonlarıyla otomasyon
  • Üçüncü taraf hizmetler kullanarak işlevselliği artırmak

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • AI model geliştirme iş akışlarına dair bir anlayış
  • Bulut tabanlı araçlar veya platformlara yönelik deneyim
  • İpucu mühendisliği kavramlarına aşinalık

Hedef Kitle

  • AI işlemler ekipleri
  • DevOps uzmanları
  • Sistem yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler