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
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 hands-on: Explorarea Gemini AI prin demo-ul Google AI Studio
Modulul 2: Înțelegerea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM)
- Fundamentele modelelor de limbaj de mari dimensiuni
- Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
- Compararea Gemini cu GPT și alte modele de top
- Laborator practic: Vizualizarea tokenizării și a răspunsurilor modelului folosind prompt-uri de probă
Modulul 3: Primii pași cu Gemini
- Configurarea mediului de dezvoltare
- Lucrul cu API-ul și SDK-ul Gemini
- Autentificare, token-uri și chei API
- Laborator hands-on: Rularea primului tău prompt Gemini folosind Python
Modulul 4: Lucrul cu modelele Gemini
- Explorarea diferitelor tipuri de modele Gemini și a capabilităților acestora
- Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini de limbaj, imagine 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 Q&A
- Dezvoltarea instrumentelor de căutare semantică și rezumare
- Utilizarea etică a AI și considerații privind bias-ul
- Proiect de grup: Construiește un „Asistent inteligent de cercetare” folosind NotebookLM și Gemini
Modulul 6: Funcționalități avansate și personalizare
- Optimizarea prompt-urilor și gestionarea avansată a contextului
- Folosirea Gemini pentru generarea de cod și debugging
- Fluxuri de lucru de fine-tuning cu Google Cloud Vertex AI
- Activitate hands-on: Personalizarea răspunsurilor modelului folosind parametri și controlul temperaturii
Modulul 7: Proiecte din lumea reală și colaborare
- Planificarea colaborativă a proiectelor și configurarea fluxului de lucru
- Integrarea Gemini AI cu alte instrumente Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proiect de echipă: Proiectează și implementează o mică aplicație AI (de exemplu, un summarizator de conținut, chatbot sau generator de idei)
- Peer review și discuții despre rezultatele proiectului
Modulul 8: Evaluare și direcții viitoare
- Depanarea problemelor comune în proiectele Gemini
- Explorarea roadmap-ului API-ului Gemini și a funcționalităților viitoare
- Bune practici pentru guvernanța AI și scalabilitate
- Activitate de încheiere: Reflecție asupra lecțiilor practice învățate și aplicațiilor în carieră
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază AI
- Experiență cu API-uri și servicii cloud
- Experiență de programare în Python
Public țintă
- Dezvoltatori
- Data scientists
- Pasionați de AI
14 Ore
Mărturii (1)
Flow, atmosferă și tematică a prezentării
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curs - Google Gemini AI for Data Analysis
Tradus de catre o masina