Schița de curs

Modul 1: Introducere în AI și Google Gemini

  • Ce este Inteligența Artificială (AI)?
  • O privire de ansamblu asupra AI-ului Google Gemini și a ecosistemului său
  • Caracteristicile principale și avantajele lui Gemini față de alte modele AI
  • Activitate practică: Explorarea AI-ului Gemini prin demo-ul Google AI Studio

Modul 2: Înțelegerea Modelurilor Lingvistice Mari (LLMs)

  • Fundamentele modelelor lingvistice mari
  • Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
  • Comparație între Gemini, GPT și alte modele de vârf
  • Laborator de practică: Vizualizarea tokenizării și a răspunsurilor modelului folosind prompt-uri de exemplu

Modul 3: Începuturile cu Gemini

  • Setarea mediului de dezvoltare
  • Lucrul cu API-ul și SDK-ul lui Gemini
  • Autentificare, token-uri și chei API
  • Laborator practic: Rularea primului prompt Gemini folosind Python

Modul 4: Lucrul cu modelele Gemini

  • Explorarea diferitelor tipuri de modele Gemini și a capacităților acestora
  • Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini lingvistice, imagistic sau multimodale
  • Inizializarea și testarea modelelor generative
  • Exercițiu practic: Compararea ieșirilor modelului text-to-text și image-to-text

Modul 5: Aplicații practice și scenarii de utilizare

  • Integrarea AI-ului Gemini în aplicații chat și Q&A
  • Dezvoltarea unor instrumente de căutare semantică și sumarizare
  • Folosirea etică a AI și considerente privind prejudecățile
  • Proiect în grup: Construirea unui „Asistent de cercetare inteligent” folosind NotebookLM și Gemini

Modul 6: Funcționalități avansate și personalizare

  • Optimizarea prompt-urilor și gestionarea contextului avansată
  • Folosirea Gemini pentru generarea codului și depanare
  • Lucrul cu fluxuri de fiabilizare folosind Google Cloud Vertex AI
  • Activitate practică: Personalizarea răspunsurilor modelului folosind parametri și control al temperaturii

Modul 7: Proiecte din lumea reală și colaborare

  • Planificarea proiectelor collaborative și setarea fluxului de lucru
  • Integrarea AI-ului Gemini cu alte instrumente Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Proiect în echipă: Proiectare și implementare a unei mici aplicații AI (de exemplu, sumarizator de conținut, chatbot sau generator de idei)
  • Revizuirea parescă și discuția asupra rezultatelor proiectului

Modul 8: Evaluare și direcții viitoare

  • Soluționarea problemelor frecvente în proiectele Gemini
  • Explorarea roadmap-ului API-ului Gemini și a funcțiilor viitoare
  • Cum se practică cele mai bune metode pentru guvernanța AI și scalabilitatea acesteia
  • Activitate de încheiere: Reflecții asupra lecțiilor practice învățate și aplicațiile lor în carieră

Synthesă și pași următori

Cerințe

  • O înțelegere a conceptelor de bază AI
  • Experiență cu API-uri și servicii cloud
  • Experiență în programare Python

Audience

  • Dezvoltatori
  • Cercetători de date
  • Fanii AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite