Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1: Introducere în AI și Google Gemini
- Ce este Inteligența Artificială (AI)?
- Prezentare generală a Google Gemini AI și a ecosistemului său
- Caracteristicile cheie și avantajele Gemini față de alte modele AI
- Activitate practică: Explorarea Gemini AI prin demo-ul Google AI Studio
Modulul 2: Înțelegerea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLMs)
- Fundamentele modelelor de limbaj de mari dimensiuni
- Arhitectura și funcționarea modelelor Gemini
- Compararea Gemini cu GPT și alte modele de top
- Laborator de practică: Vizualizarea tokenizării și a răspunsurilor modelului folosind prompturi de probă
Modulul 3: Începerea lucrului cu Gemini
- Configurarea mediului de dezvoltare
- Lucrul cu API-ul și SDK-ul Gemini
- Autentificare, tokenuri și chei API
- Laborator practic: Rularea primului tău prompt Gemini folosind Python
Modulul 4: Lucrul cu modelele Gemini
- Explorarea diferitelor tipuri de modele Gemini și a capacităților lor
- Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini de limbaj, imagini sau multimodale
- Inițializarea și testarea modelelor generative
- Exercițiu practic: Compararea rezultatelor modelelor text-la-text și imagine-la-text
Modulul 5: Aplicații practice și cazuri de utilizare
- Integrarea Gemini AI în aplicații de chat și întrebări-răspuns
- Dezvoltarea de instrumente de căutare semantică și de rezumare
- Utilizarea etică a AI și considerente privind părtinirea
- Proiect de grup: Construirea unui „Asistent de Cercetare Inteligent” folosind NotebookLM și Gemini
Modulul 6: Funcționalități avansate și personalizare
- Optimizarea prompturilor și gestionarea avansată a contextului
- Utilizarea Gemini pentru generarea și depanarea codului
- Optimizarea fluxurilor de lucru cu Google Cloud Vertex AI
- Activitate practică: Personalizarea răspunsurilor modelului folosind parametri și controlul temperaturii
Modulul 7: Proiecte din lumea reală și colaborare
- Planificarea proiectelor collaborative și configurarea fluxurilor de lucru
- Integrarea Gemini AI cu alte instrumente Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proiect de echipă: Proiectarea și implementarea unei mici aplicații AI (de ex., rezumator de conținut, chatbot sau generator de idei)
- Evaluarea reciprocă și discuția despre rezultatele proiectelor
Modulul 8: Evaluare și direcții viitoare
- Depanarea problemelor comune în proiectele Gemini
- Explorarea planului de dezvoltare al API-ului Gemini și a noilor funcționalități
- Cele mai bune practici pentru guvernanța AI și scalabilitate
- Activitate finală: Reflecție asupra lecțiilor practice învățate și aplicații în carieră
Rezumat și pași următori
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de bază ale AI
- Experiență cu API-uri și servicii în cloud
- Experiență în programarea Python
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Oameni de știință de date
- Entuziaști AI
14 Ore
Mărturii (1)
Flow, atmosferă și tematică a prezentării
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curs - Google Gemini AI for Data Analysis
Tradus de catre o masina