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课程大纲

模块1:AI与Google Gemini简介

  • 什么是人工智能(AI)?
  • Google Gemini AI及其生态系统概述
  • Gemini相比其他AI模型的主要特点和优势
  • 动手活动:通过Google AI Studio演示探索Gemini AI

模块2:理解大语言模型(LLM)

  • 大语言模型基础
  • Gemini模型的架构和运作
  • Gemini与GPT及其他领先模型的比较
  • 实践实验:使用示例提示可视化标记化和模型响应

模块3:Gemini入门

  • 设置开发环境
  • 使用Gemini API和SDK
  • 认证、令牌和API密钥
  • 动手实验:使用Python运行你的第一个Gemini提示

模块4:使用Gemini模型

  • 探索不同的Gemini模型类型和功能
  • 为语言、图像或多模态任务选择合适的模型
  • 初始化和测试生成模型
  • 实践练习:比较文本到文本和图像到文本模型的输出

模块5:实际应用和使用案例

  • 将Gemini AI集成到聊天和问答应用中
  • 开发语义搜索和摘要工具
  • AI的伦理使用和偏见考虑
  • 小组项目:使用NotebookLM和Gemini构建“智能研究助手”

模块6:高级功能和定制

  • 提示优化和高级上下文处理
  • 使用Gemini进行代码生成和调试
  • 使用Google Cloud Vertex AI微调工作流
  • 动手活动:使用参数和温度控制定制模型响应

模块7:真实项目和协作

  • 协作项目规划和工作流设置
  • 将Gemini AI与其他Google工具集成(Drive、Docs、Sheets)
  • 团队项目:设计和部署一个小型AI应用(例如,内容摘要器、聊天机器人或创意生成器)
  • 项目结果的同行评审和讨论

模块8:评估和未来方向

  • 解决Gemini项目中的常见问题
  • 探索Gemini API路线图和即将推出的功能
  • AI治理和可扩展性的最佳实践
  • 总结活动:反思实践经验和职业应用

总结和后续步骤

要求

  • 了解基本AI概念
  • 有API和云服务经验
  • 有Python编程经验

目标受众

  • 开发者
  • 数据科学家
  • AI爱好者
 14 小时

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