Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη και το Google Gemini
- Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);
- Επισκόπηση του Google Gemini AI και του οικοσυστήματός του
- Βασικά χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του Gemini έναντι άλλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
- Πρακτική δραστηριότητα: Εξερεύνηση του Gemini AI μέσω της επίδειξης του Google AI Studio
Ενότητα 2: Κατανόηση των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs)
- Θεμέλια των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
- Η αρχιτεκτονική και η λειτουργία των μοντέλων Gemini
- Σύγκριση του Gemini με το GPT και άλλα κορυφαία μοντέλα
- Εργαστήριο εξάσκησης: Οπτικοποίηση tokenization και αποκρίσεων μοντέλων με χρήση δειγματικών προτροπών
Ενότητα 3: Ξεκινώντας με το Gemini
- Ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης
- Εργασία με το Gemini API και το SDK
- Αυθεντικοποίηση, tokens και κλειδιά API
- Πρακτικό εργαστήριο: Εκτέλεση της πρώτης σας προτροπής Gemini με χρήση Python
Ενότητα 4: Εργασία με μοντέλα Gemini
- Εξερεύνηση διαφορετικών τύπων μοντέλων Gemini και των δυνατοτήτων τους
- Επιλογή κατάλληλων μοντέλων για εργασίες γλώσσας, εικόνας ή πολυτροπικές
- Αρχικοποίηση και δοκιμή γενετικών μοντέλων
- Πρακτική άσκηση: Σύγκριση εξόδων μοντέλων κειμένου-σε-κείμενο και εικόνας-σε-κείμενο
Ενότητα 5: Πρακτικές εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης
- Ενσωμάτωση του Gemini AI σε εφαρμογές συνομιλίας και ερωτήσεων-απαντήσεων
- Ανάπτυξη εργαλείων σημασιολογικής αναζήτησης και σύνοψης
- Ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και προβληματισμοί περί μεροληψίας
- Ομαδικό έργο: Δημιουργία ενός «Έξυπνου Βοηθού Έρευνας» με χρήση NotebookLM και Gemini
Ενότητα 6: Προηγμένα χαρακτηριστικά και προσαρμογή
- Βελτιστοποίηση προτροπών και προηγμένος χειρισμός πλαισίου
- Χρήση του Gemini για παραγωγή κώδικα και αποσφαλμάτωση
- Ροές εργασίας λεπτομερούς ρύθμισης με το Google Cloud Vertex AI
- Πρακτική δραστηριότητα: Προσαρμογή αποκρίσεων μοντέλου με χρήση παραμέτρων και ελέγχου θερμοκρασίας
Ενότητα 7: Πραγματικά έργα και συνεργασία
- Σχεδιασμός συνεργατικών έργων και ρύθμιση ροής εργασίας
- Ενσωμάτωση του Gemini AI με άλλα εργαλεία Google (Drive, Docs, Sheets)
- Ομαδικό έργο: Σχεδιασμός και ανάπτυξη μιας μικρής εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. συνοψιστής περιεχομένου, chatbot ή γεννήτρια ιδεών)
- Αξιολόγηση από ομοτίμους και συζήτηση των αποτελεσμάτων των έργων
Ενότητα 8: Αξιολόγηση και μελλοντικές κατευθύνσεις
- Αντιμετώπιση συνηθισμένων προβλημάτων σε έργα Gemini
- Εξερεύνηση του οδικού χάρτη του Gemini API και των επερχόμενων χαρακτηριστικών
- Βέλτιστες πρακτικές για τη διακυβέρνηση και την κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης
- Δραστηριότητα ολοκλήρωσης: Αναστοχασμός σχετικά με τα πρακτικά μαθήματα και τις επαγγελματικές εφαρμογές
Σύνοψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση βασικών εννοιών τεχνητής νοημοσύνης
- Εμπειρία με APIs και υπηρεσίες cloud
- Εμπειρία προγραμματισμού σε Python
Κοινό
- Προγραμματιστές
- Επιστήμονες δεδομένων
- Λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης
14 Ώρες
Σχόλια (1)
Ρεύμα, αίσθημα και θέμα στην παρουσίαση
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Κομμάτι - Google Gemini AI for Data Analysis
Μηχανική Μετάφραση