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
  • Caracteristicile cheie și avantajele Gemini față de alte modele AI
  • Activitate practică: Explorarea Gemini AI prin demo-ul Google AI Studio

Modulul 2: Înțelegerea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLMs)

  • Fundamentele modelelor de limbaj de mari dimensiuni
  • Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
  • Compararea Gemini cu GPT și alte modele de top
  • Laborator de practică: Vizualizarea tokenizării și a răspunsurilor modelului folosind prompturi de probă

Modulul 3: Începerea lucrului 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-răspuns
  • Dezvoltarea de instrumente de căutare semantică și de rezumare
  • Utilizarea etică a AI și considerente privind părtinirea
  • 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
  • Optimizarea 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., rezumator de conținut, chatbot sau generator de idei)
  • Evaluarea reciprocă și discuția despre rezultatele proiectelor

Modulul 8: Evaluare și direcții viitoare

  • Depanarea problemelor comune în proiectele Gemini
  • Explorarea planului de dezvoltare al API-ului Gemini și a noilor funcționalități
  • Cele mai bune practici pentru guvernanța AI și scalabilitate
  • Activitate finală: Reflecție asupra lecțiilor practice învățate și aplicații în carieră

Rezumat și pași următori

Cerințe

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

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Oameni de știință de date
  • Entuziaști AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite