AI Workflow Automation with Google AI Studio

• Podstawowa znajomość zautomatyzowania i koncepcji sztucznej inteligencji
• Doświadczenie w pracowaniu z przepływami i integracją danych

Grupa docelowa

• Analitycy biznesowi
• Specjaliści ds. automatyzacji
• Administratorzy IT

Google AI Studio jest potężną platformą do automatyzacji procesów za pomocą narzędzi i modeli opartego na sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) skierowane jest do uczestników średniozaawansowanych, którzy chcą poznać automatyzację procesów z użyciem Google AI Studio, wykorzystując jego narzędzia do tworzenia, optymalizacji i zarządzania efektywnymi automatyzowanymi procesami.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe funkcje Google AI Studio do automatyzacji procesów.
• Konfigurować i integrować Google AI Studio z innymi narzędziami.
• Projektować i wykonywać procesy automatyzowane za pomocą sztucznej inteligencji.
• Wdrabiać logikę warunkową dla inteligentniejszej automatyzacji.
• Monitorować i optymalizować automatyzowane procesy pod kątem efektywności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Realizacja w środowisku laboratoryjnym w trybie live.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

Wprowadzenie do Google AI Studio

• Przegląd automatyzacji procesów sterowanych sztuczną inteligencją
• Funkcje i możliwości Google AI Studio
• Wprowadzenie do modeli AI i ich roli w automatyzacji

Konfiguracja Google AI Studio

• Tworzenie i zarządzanie kontem
• Integracja z Google Workspace i narzędziami stron trzecich
• Zrozumienie uprawnień i kwestii związanych z bezpieczeństwem

Projektowanie procesów sterowanych sztuczną inteligencją

• Budowanie procesów za pomocą interfejsu wizualnego Google AI Studio
• Wdrażanie logiki warunkowej dla dynamicznej automatyzacji
• Wykorzystywanie modeli AI do poprawy podejmowania decyzji

Zaawansowana niestandardowa konfiguracja procesów

• Integracja wielu źródeł danych
• Tworzenie niestandardowych reguł i wyzwalaczy
• Zarządzanie błędami i wyjątkami w procesach

Monitorowanie i optymalizacja

• Śledzenie wydajności i analizowanie efektywności procesów
• Optymalizowanie procesów pod kątem skalowalności
• Zapewnienie dokładności i spójności danych

Projekt końcowy

• Projektowanie kompleksowego procesu dla scenariusza z życia rzeczywistego
• Testowanie i wdrażanie procesu
• Prezentowanie rozwiązania kolegom i instruktorom

Podsumowanie i krok następny