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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 de IA
- Estructuración de flujos de trabajo de extremo a extremo.
- Selección de componentes para la automatización.
- Gestión de entradas, salidas y parámetros.
Integración de modelos y uso de API
- Conexión de AI Studio con las API de Google AI.
- Integración de modelos personalizados y de terceros.
- Creación de componentes reutilizables.
Pruebas y validación
- Creación de escenarios de prueba.
- Validación de la fiabilidad del flujo de trabajo.
- Depuración de las interacciones del modelo.
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
- Control de acceso y gestión de usuarios.
- Principios de protección de datos.
- Aseguramiento de la comunicación segura de API.
Monitoreo y mantenimiento
- Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo.
- Registro de eventos (logging) y análisis.
- Gestión del ciclo de vida de los flujos de trabajo desplegados.
Extensión de los flujos de trabajo de AI Studio
- Integración con herramientas externas.
- Automatización mediante funciones en la nube.
- Mejora de la funcionalidad utilizando servicios de terceros.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los flujos de desarrollo de modelos de IA.
- Experiencia con herramientas o plataformas en la nube.
- Familiaridad con conceptos de ingeniería de prompts (prompt engineering).
Público objetivo
- Equipos de operaciones de IA.
- Profesionales de DevOps.
- Administradores de sistemas.
14 Horas
