Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modul 1: Introducere în AI și Google Gemini
- Ce este Inteligența Artificială (AI)?
- O privire de ansamblu asupra AI-ului Google Gemini și a ecosistemului său
- Caracteristicile principale și avantajele lui Gemini față de alte modele AI
- Activitate practică: Explorarea AI-ului Gemini prin demo-ul Google AI Studio
Modul 2: Înțelegerea Modelurilor Lingvistice Mari (LLMs)
- Fundamentele modelelor lingvistice mari
- Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
- Comparație între Gemini, GPT și alte modele de vârf
- Laborator de practică: Vizualizarea tokenizării și a răspunsurilor modelului folosind prompt-uri de exemplu
Modul 3: Începuturile cu Gemini
- Setarea mediului de dezvoltare
- Lucrul cu API-ul și SDK-ul lui Gemini
- Autentificare, token-uri și chei API
- Laborator practic: Rularea primului prompt Gemini folosind Python
Modul 4: Lucrul cu modelele Gemini
- Explorarea diferitelor tipuri de modele Gemini și a capacităților acestora
- Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini lingvistice, imagistic sau multimodale
- Inizializarea și testarea modelelor generative
- Exercițiu practic: Compararea ieșirilor modelului text-to-text și image-to-text
Modul 5: Aplicații practice și scenarii de utilizare
- Integrarea AI-ului Gemini în aplicații chat și Q&A
- Dezvoltarea unor instrumente de căutare semantică și sumarizare
- Folosirea etică a AI și considerente privind prejudecățile
- Proiect în grup: Construirea unui „Asistent de cercetare inteligent” folosind NotebookLM și Gemini
Modul 6: Funcționalități avansate și personalizare
- Optimizarea prompt-urilor și gestionarea contextului avansată
- Folosirea Gemini pentru generarea codului și depanare
- Lucrul cu fluxuri de fiabilizare folosind Google Cloud Vertex AI
- Activitate practică: Personalizarea răspunsurilor modelului folosind parametri și control al temperaturii
Modul 7: Proiecte din lumea reală și colaborare
- Planificarea proiectelor collaborative și setarea fluxului de lucru
- Integrarea AI-ului Gemini cu alte instrumente Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proiect în echipă: Proiectare și implementare a unei mici aplicații AI (de exemplu, sumarizator de conținut, chatbot sau generator de idei)
- Revizuirea parescă și discuția asupra rezultatelor proiectului
Modul 8: Evaluare și direcții viitoare
- Soluționarea problemelor frecvente în proiectele Gemini
- Explorarea roadmap-ului API-ului Gemini și a funcțiilor viitoare
- Cum se practică cele mai bune metode pentru guvernanța AI și scalabilitatea acesteia
- Activitate de încheiere: Reflecții asupra lecțiilor practice învățate și aplicațiile lor în carieră
Synthesă și pași următori
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de bază AI
- Experiență cu API-uri și servicii cloud
- Experiență în programare Python
Audience
- Dezvoltatori
- Cercetători de date
- Fanii AI
14 ore
Mărturii (1)
Flux, atmosferă și tematică în prezentare
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curs - Google Gemini AI for Data Analysis
Tradus de catre o masina