Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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 Часове
Отзиви от потребители (1)
Поток, атмосфера и тема на презентацията
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Курс - Google Gemini AI for Data Analysis
Машинен превод