Intrati in legatura

Schița de curs

Modulul 1: Introducere în AI și Google Gemini

  • Ce este Inteligența Artificială (AI)?
  • Prezentare generală a Google Gemini AI și a ecosistemului său
  • Caracteristici cheie și avantaje ale Gemini față de alte modele AI
  • Activitate practică: Explorarea Gemini AI prin demo-ul Google AI Studio

Modulul 2: Înțelegerea modelelor de limbaj de mare dimensiune (LLMs)

  • Fundamentele modelelor de limbaj de mare dimensiune
  • Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
  • Compararea Gemini cu GPT și alte modele de top
  • Laborator de practică: Vizualizarea tokenizării și răspunsurilor modelului folosind prompturi de exemplu

Modulul 3: Începând cu Gemini

  • Configurarea mediului de dezvoltare
  • Lucrul cu API-ul și SDK-ul Gemini
  • Autentificare, tokenuri și chei API
  • Laborator practic: Rularea primului tău prompt Gemini folosind Python

Modulul 4: Lucrul cu modelele Gemini

  • Explorarea diferitelor tipuri de modele Gemini și a capacităților lor
  • Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini de limbaj, imagini sau multimodale
  • Inițializarea și testarea modelelor generative
  • Exercițiu practic: Compararea rezultatelor modelelor text-la-text și imagine-la-text

Modulul 5: Aplicații practice și cazuri de utilizare

  • Integrarea Gemini AI în aplicații de chat și întrebări-răspunsuri
  • Dezvoltarea de instrumente de căutare semantică și de sumarizare
  • Utilizarea etică a AI și considerente legate de bias
  • Proiect de grup: Construirea unui “Asistent de Cercetare Inteligent” folosind NotebookLM și Gemini

Modulul 6: Funcționalități avansate și personalizare

  • Optimizarea prompturilor și gestionarea avansată a contextului
  • Utilizarea Gemini pentru generarea și depanarea codului
  • Fine-tuning a fluxurilor de lucru cu Google Cloud Vertex AI
  • Activitate practică: Personalizarea răspunsurilor modelului folosind parametri și controlul temperaturii

Modulul 7: Proiecte din lumea reală și colaborare

  • Planificarea proiectelor collaborative și configurarea fluxurilor de lucru
  • Integrarea Gemini AI cu alte instrumente Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Proiect de echipă: Proiectarea și implementarea unei mici aplicații AI (de ex., sumarizator de conținut, chatbot sau generator de idei)
  • Revizuirea și discuția rezultatelor proiectelor

Modulul 8: Evaluare și direcții viitoare

  • Rezolvarea problemelor comune în proiectele Gemini
  • Explorarea planului de dezvoltare al API-ului Gemini și a noilor funcționalități
  • Bune practici pentru guvernanța AI și scalabilitate
  • Activitate de încheiere: Reflecție asupra lecțiilor practice învățate și a aplicațiilor în carieră

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • O înțelegere a conceptelor de bază ale AI
  • Experiență cu API-uri și servicii cloud
  • Experiență în programare Python

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Specialiști în știința datelor
  • Pasionați de AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite