Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Modul 1: Úvod do AI a Google Gemini

  • Co je umělá inteligence (AI)?
  • Přehled Google Gemini AI a jeho ekosystému
  • Klíčové funkce a výhody Gemini oproti jiným modelům AI
  • Praktická aktivita: Prozkoumávání Gemini AI prostřednictvím dema Google AI Studio

Modul 2: Pochopení velkých jazykových modelů (LLM)

  • Základy velkých jazykových modelů
  • Architektura a provoz modelů Gemini
  • Srovnání Gemini s GPT a dalšími vedoucími modely
  • Praktická cvičení: Vizualizace tokenizace a odpovědí modelu pomocí vzorových promptů

Modul 3: Začínáme s Gemini

  • Nastavení vývojového prostředí
  • Práce s Gemini API a SDK
  • Autentizace, tokeny a klíče API
  • Praktická laboratoř: Spuštění prvního Gemini promptu pomocí Pythonu

Modul 4: Práce s modely Gemini

  • Prozkoumávání různých typů a funkcí modelů Gemini
  • Výběr vhodných modelů pro jazykové, obrazové nebo multimodální úlohy
  • Inicializace a testování generačních modelů
  • Praktické cvičení: Srovnání výstupů modelů text-na-text a obraz-na-text

Modul 5: Praktické aplikace a použití

  • Integrace Gemini AI do chatovacích a Q&A aplikací
  • Vývoj nástrojů pro sémantické vyhledávání a shrnutí
  • Etické používání AI a zvažování zkreslení
  • Skupinový projekt: Vytvoření „Inteligentního výzkumného asistenta“ pomocí NotebookLM a Gemini

Modul 6: Pokročilé funkce a personalizace

  • Optimalizace promptů a pokročilá zpracování kontextu
  • Použití Gemini pro generování a ladění kódu
  • Workflowy fine-tuning s Google Cloud Vertex AI
  • Praktická aktivita: Přizpůsobení odpovědí modelu pomocí parametrů a kontroly teploty

Modul 7: Reálné projekty a spolupráce

  • Plánování kolaborativních projektů a nastavení workflowu
  • Integrace Gemini AI s dalšími nástroji Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Týmový projekt: Návrh a nasazení malé AI aplikace (např. shrnování obsahu, chatbot nebo generátor nápadů)
  • Peer review a diskuse výsledků projektu

Modul 8: Hodnocení a budoucnost

  • Odstraňování častých problémů v projektech Gemini
  • Prozkoumávání cesty rozvoje Gemini API a nadcházejících funkcí
  • Dobré praktiky pro správu AI a škálovatelnost
  • Závěrečná aktivita: Zpětné zrcadlení praktických lekcí a kariérní aplikace

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení základních konceptů umělé inteligence
  • Zkušenosti s API a cloudovými službami
  • Zkušenosti s programováním v jazyce Python

Cílová skupina

  • Vývojáři
  • Datově vědci
  • Ladovatelé umělé inteligence
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie