Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Moduł 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i Google Gemini
- Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
- Przegląd Google Gemini AI i jego ekosystemu
- Kluczowe cechy i przewagi Gemini nad innymi modelami AI
- Ćwiczenie praktyczne: Poznawanie Gemini AI za pomocą demonstracji w Google AI Studio
Moduł 2: Zrozumienie dużych modeli językowych (LLM)
- Podstawy dużych modeli językowych
- Architektura i działanie modeli Gemini
- Porównanie Gemini z GPT i innymi wiodącymi modelami
- Laboratorium praktyczne: Wizualizacja tokenizacji i odpowiedzi modelu na podstawie przykładowych poleceń
Moduł 3: Pierwsze kroki z Gemini
- Konfiguracja środowiska programistycznego
- Praca z API i SDK Gemini
- Uwierzytelnianie, tokeny i klucze API
- Laboratorium praktyczne: Uruchamianie pierwszego polecenia Gemini w Pythonie
Moduł 4: Praca z modelami Gemini
- Poznawanie różnych typów modeli Gemini i ich możliwości
- Dobór odpowiednich modeli do zadań tekstowych, graficznych lub multimodalnych
- Inicjalizacja i testowanie modeli generatywnych
- Ćwiczenie praktyczne: Porównywanie wyników modeli tekst-tekst i obraz-tekst
Moduł 5: Praktyczne zastosowania i przykłady użycia
- Integracja Gemini AI z aplikacjami czatu i systemami pytań i odpowiedzi
- Tworzenie narzędzi do wyszukiwania semantycznego i podsumowywania
- Etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji i uwzględnianie uprzedzeń
- Projekt grupowy: Budowa „Inteligentnego asystenta badawczego” z wykorzystaniem NotebookLM i Gemini
Moduł 6: Zaawansowane funkcje i personalizacja
- Optymalizacja poleceń i zaawansowane zarządzanie kontekstem
- Wykorzystanie Gemini do generowania kodu i debugowania
- Dostrajanie przepływów pracy z Google Cloud Vertex AI
- Ćwiczenie praktyczne: Dostosowywanie odpowiedzi modelu za pomocą parametrów i kontroli temperatury
Moduł 7: Projekty w świecie rzeczywistym i współpraca
- Wspólne planowanie projektów i konfiguracja przepływu pracy
- Integracja Gemini AI z innymi narzędziami Google (Dysk, Dokumenty, Arkusze)
- Projekt zespołowy: Zaprojektowanie i wdrożenie małej aplikacji AI (np. narzędzia do podsumowywania treści, chatbota lub generatora pomysłów)
- Wzajemna ocena i omówienie wyników projektów
Moduł 8: Ewaluacja i kierunki rozwoju
- Rozwiązywanie typowych problemów w projektach Gemini
- Poznawanie planu rozwoju API Gemini i nadchodzących funkcji
- Najlepsze praktyki w zakresie zarządzania AI i skalowalności
- Ćwiczenie podsumowujące: Refleksja nad praktycznymi wnioskami i zastosowaniem w karierze
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Znajomość podstawowych pojęć z zakresu sztucznej inteligencji
- Doświadczenie w pracy z interfejsami API i usługami w chmurze
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
Grupa docelowa
- Programiści
- Analitycy danych
- Entuzjaści sztucznej inteligencji
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Przepływ, energia i tematyka prezentacji
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Szkolenie - Google Gemini AI for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję