План на курса

Модул 1: Въведение в изкуствения интелект и Google Gemini

  • Какво е изкуствен интелект (AI)?
  • Общ преглед на Google Gemini AI и неговия екосистем
  • Ключови особености и преимущества на Gemini в сравнение с други модели на AI
  • Практическа дейност: Разглеждане на Gemini AI чрез демонстрация на Google AI Studio

Модул 2: Разбиране на големите модели на естествен език (LLMs)

  • Основни принципи на големите модели на естествен език
  • Архитектурата и функционирането на моделите на Gemini
  • Сравнение на Gemini с GPT и други водещи модели
  • Лабораторна практика: Визуализация на токенизация и отговори на моделите с помощта на примерни подсказки

Модул 3: Начало с Gemini

  • Настройка на разработващата среда
  • Работа с API и SDK на Gemini
  • Аутентификация, токени и ключове за API
  • Практическа лаборатория: Изпълнение на първата подсказка на Gemini с помощта на Python

Модул 4: Работа с модели на Gemini

  • Разглеждане на различните типове модели на Gemini и техните възможности
  • Избор на подходящи модели за задачи с текст, изображение или мултимодални задачи
  • Инициализация и тестване на генериращи модели
  • Практическо упражнение: Сравнение на отговорите на моделите за текст към текст и изображение към текст

Модул 5: Практични приложения и случаи за употреба

  • Интегриране на Gemini AI в чат и Q&A приложения
  • Разработване на инструменти за семантичен търсене и резюмиране
  • Етични разсъждения за употреба на AI и биас
  • Групов проект: Създаване на “Умен изследователски помощник” с помощта на NotebookLM и Gemini

Модул 6: Продвинути особености и персонализация

  • Оптимизация на подсказки и продвинуто обработване на контекст
  • Използване на Gemini за генериране и отстраняване на грешки в кода
  • Работещи процеси за настройване с Google Cloud Vertex AI
  • Практическа дейност: Персонализация на отговорите на моделите с помощта на параметри и контрол на температурата

Модул 7: Реални проекти и сътрудничество

  • Колективно планиране на проекти и настройка на работите процеси
  • Интегриране на Gemini AI с други инструменти на Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Екипен проект: Дизайн и развертане на малко AI приложение (например, резюмирач на съдържание, чатбот или генератор на идеи)
  • Оценка и обсъждане на резултатите от проектите

Модул 8: Оценка и бъдещи направления

  • Отстраняване на общи проблеми в проектите на Gemini
  • Разглеждане на пътя на развитието на API на Gemini и предстоящи функции
  • Най-добри практики за управление на AI и масштабируемост
  • Заключителна дейност: Рефлексия върху практическото изкуство, което е било усвоено и приложения за кариерата

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

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

Целева група

  • Разработчици
  • Специалисти по данни
  • Ентусиасти на AI
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории