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:

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