Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Модул 1: Въведение в AI и Google Gemini

  • Какво е изкуствен интелект (AI)?
  • Общ преглед на Google Gemini AI и неговата екосистема
  • Ключови характеристики и предимства на Gemini пред други AI модели
  • Практическа дейност: Изследване на Gemini AI чрез демонстрацията на Google AI Studio

Модул 2: Разбиране на големите езикови модели (LLM)

  • Основи на големите езикови модели
  • Архитектурата и начинът на работа на моделите Gemini
  • Сравнение на Gemini с GPT и други водещи модели
  • Практическа лаборатория: Визуализиране на токенизацията и отговорите на модела чрез примерни промптове

Модул 3: Първи стъпки с Gemini

  • Настройване на средата за разработка
  • Работа с Gemini API и SDK
  • Удостоверяване, токени и API ключове
  • Практическа лаборатория: Изпълнение на първия ви промпт в Gemini с помощта на Python

Модул 4: Работа с моделите на Gemini

  • Изследване на различните типове модели Gemini и техните възможности
  • Избор на подходящи модели за езикови, графични или мултимодални задачи
  • Инициализиране и тестване на генеративни модели
  • Практическо упражнение: Сравняване на резултатите от модели за текст-към-текст и изображение-към-текст

Модул 5: Практически приложения и случаи на употреба

  • Интегриране на Gemini AI в приложения за чат и въпроси-отговори
  • Разработване на инструменти за семантично търсене и обобщаване
  • Етична употреба на AI и съображения за пристрастия
  • Групов проект: Изграждане на „Умен изследователски асистент“ с помощта на NotebookLM и Gemini

Модул 6: Разширени функции и персонализация

  • Оптимизация на промптове и напреднало управление на контекста
  • Използване на Gemini за генериране на код и отстраняване на грешки
  • Фина настройка на работни потоци с Google Cloud Vertex AI
  • Практическа дейност: Персонализиране на отговорите на модела чрез параметри и контрол на температурата

Модул 7: Проекти от реалния свят и сътрудничество

  • Планиране на съвместни проекти и настройка на работния процес
  • Интегриране на Gemini AI с други инструменти на Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Екипен проект: Проектиране и внедряване на малко AI приложение (напр. обобщаване на съдържание, чатбот или генератор на идеи)
  • Партньорска проверка и обсъждане на резултатите от проекта

Модул 8: Оценка и бъдещи насоки

  • Отстраняване на често срещани проблеми в проекти с Gemini
  • Проучване на пътната карта на Gemini API и предстоящите функции
  • Най-добри практики за управление на AI и мащабируемост
  • Заключителна дейност: Рефлексия върху усвоените практически уроци и приложения в кариерата

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции на AI
  • Опит с API и облачни услуги
  • Опит в програмирането на Python

Аудитория

  • Разработчици
  • Специалисти по данни
  • Ентусиасти в областта на AI
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории