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課程時長 14 時間:
課程簡介
模块 1:人工智能与 Google Gemini 简介
- 什么是人工智能?
- Google Gemini AI 及其生态系统概览
- Gemini 相较其他人工智能模型的主要特点与优势
- 动手活动:通过 Google AI Studio 演示探索 Gemini AI
模块 2:理解大型语言模型
- 大型语言模型的基础知识
- Gemini 模型的架构与运行方式
- Gemini 与 GPT 及其他领先模型的比较
- 练习实验:使用示例提示可视化分词与模型响应
模块 3:Gemini 入门
- 搭建开发环境
- 使用 Gemini API 和 SDK
- 身份验证、令牌与 API 密钥
- 动手实验:使用 Python 运行你的第一个 Gemini 提示
模块 4:使用 Gemini 模型
- 探索不同的 Gemini 模型类型与能力
- 为语言、图像或多模态任务选择合适的模型
- 初始化并测试生成式模型
- 实践练习:比较文本到文本与图像到文本的模型输出
模块 5:实际应用与用例
- 将 Gemini AI 集成到聊天与问答应用中
- 开发语义搜索与摘要工具
- 人工智能的伦理使用与偏见考量
- 小组项目:使用 NotebookLM 和 Gemini 构建“智能研究助手”
模块 6:高级功能与定制
- 提示优化与高级上下文处理
- 使用 Gemini 进行代码生成与调试
- 使用 Google Cloud Vertex AI 微调工作流
- 动手活动:使用参数与温度控制定制模型响应
模块 7:真实项目与协作
- 协作项目规划与工作流设置
- 将 Gemini AI 与其他 Google 工具集成(Drive、Docs、Sheets)
- 团队项目:设计并部署一个小型人工智能应用(例如内容摘要器、聊天机器人或创意生成器)
- 项目成果的同行评审与讨论
模块 8:评估与未来方向
- 排查 Gemini 项目中的常见问题
- 探索 Gemini API 路线图与即将推出的功能
- 人工智能治理与可扩展性的最佳实践
- 总结活动:反思所学实践经验与职业应用
总结与后续步骤
最低要求
- 了解基本的人工智能概念
- 具备 API 和云服务的使用经验
- 具备 Python 编程经验
目标受众
- 开发人员
- 数据科学家
- 人工智能爱好者
客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯