感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
模塊1:AI與Google Gemini簡介
- 什麼是人工智能(AI)?
- Google Gemini AI及其生態系統概述
- Gemini相比其他AI模型的關鍵特性和優勢
- 實踐環節:通過Google AI Studio演示探索Gemini AI
模塊2:理解大語言模型(LLMs)
- 大語言模型的基礎知識
- Gemini模型的架構與運作
- Gemini與GPT及其他領先模型的比較
- 實踐實驗室:使用示例提示可視化分詞與模型響應
模塊3:Gemini入門
- 設置開發環境
- 使用Gemini API和SDK
- 認證、令牌與API密鑰
- 實踐實驗室:使用Python運行你的第一個Gemini提示
模塊4:使用Gemini模型
- 探索不同的Gemini模型類型與能力
- 爲語言、圖像或多模態任務選擇合適的模型
- 初始化與測試生成模型
- 實踐練習:比較文本到文本與圖像到文本模型的輸出
模塊5:實際應用與用例
- 將Gemini AI集成到聊天與問答應用中
- 開發語義搜索與摘要工具
- AI倫理使用與偏見考量
- 小組項目:使用NotebookLM與Gemini構建“智能研究助手”
模塊6:高級功能與定製
- 提示優化與高級上下文處理
- 使用Gemini進行代碼生成與調試
- 通過Google Cloud Vertex AI微調工作流程
- 實踐環節:使用參數與溫度控制定製模型響應
模塊7:實際項目與協作
- 協作項目規劃與工作流設置
- 將Gemini AI與其他Google工具(Drive、Docs、Sheets)集成
- 團隊項目:設計與部署一個小型AI應用(如內容摘要器、聊天機器人或創意生成器)
- 項目結果的同行評審與討論
模塊8:評估與未來方向
- 解決Gemini項目中的常見問題
- 探索Gemini API路線圖與即將推出的功能
- AI治理與可擴展性的最佳實踐
- 總結活動:反思實踐中的經驗教訓與職業應用
總結與下一步
最低要求
- 對基本AI概念的理解
- 具備API和雲服務經驗
- Python編程經驗
受衆
- 開發者
- 數據科學家
- AI愛好者
14 時間:
客戶評論 (1)
演講的流暢性、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯