Kurzusleírás

Bevezetés a Google AI Studio-ba

  • A Google AI Studio áttekintése és kulcsfontosságú funkciói
  • AI integráció üzleti használati eseteinek feltárása
  • Az integrációs folyamat megértése

Felkészülés az integrációra

  • Google Cloud környezet beállítása
  • API-k és SDK-k feltárása a Google AI Studio-hoz
  • Üzleti alkalmazásplatformok konfigurálása integrációhoz

AI Studio csatlakoztatása üzleti alkalmazásokkal

  • API kapcsolatok létrehozása
  • Kérések hitelesítése és engedélyezése
  • Adatáramlás kezelése az AI Studio és az alkalmazások között

AI modellek testreszabása üzleti igényekhez

  • Egyedi AI modellek tanítása és üzembe helyezése
  • Előre betanított modellek használata specifikus feladatokhoz
  • Paraméterek beállítása optimalizálás érdekében

AI munkafolyamatok implementálása

  • Munkafolyamatok tervezése AI előrejelzésekkel
  • Automatikus műveletek indítása üzleti alkalmazásokban
  • AI által hajtott munkafolyamatok monitorozása és kezelése

Hibaelhárítás és optimalizálás

  • API hibák és kapcsolati problémák kezelése
  • Integrációk skálázása nagy volumenű környezetekhez
  • Adatbiztonság és megfelelőség biztosítása

Esettanulmányok és ajánlott eljárások

  • Valós példák áttekintése az AI integrációra
  • Tanulságok alkalmazása új projektekben
  • Jövőbeli trendek feltárása az AI és üzleti integráció területén

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól
  • Tapasztalat üzleti alkalmazások munkafolyamataival
  • Ismeretek az API integrációról és felhőszolgáltatásokról

Célközönség

  • IT menedzserek
  • Üzleti alkalmazásfejlesztők
  • Rendszerintegrátorok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák