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.
Продължителност 14 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Модул 1: Въведение в изкуствения интелект и Google Gemini
- Какво представлява изкуственият интелект (AI)?
- 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 в Google AI Studio
Модул 2: Разбиране на големите езикови модели (LLM)
- Основи на големите езикови модели
- Архитектура и функциониране 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
- Настройка на средата за разработка
- Работа с Gemini API и SDK
- Удостоверяване, токени и API ключове
- Практическа лаборатория: Изпълнение на първия ви промпт за Gemini с Python
Модул 4: Работа с моделите 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 моделите 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 и отговори
- Разработване на инструменти за семантично търсене и обобщаване
- Етично използване на изкуствения интелект и съображения за пристрастия
- Групов проект: Изграждане на „Интелигентен изследователски асистент“ с помощта на NotebookLM и Gemini
Модул 6: Разширени функции и персонализиране
- Оптимизиране на промптовете и разширено управление на контекста
- Използване на Gemini за генериране на код и отстраняване на грешки
- Фина настройка на работни процеси 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 проектите с Gemini
- Проучване на пътната карта на Gemini API и предстоящите функции
- Най-добри практики за управление на изкуствения интелект и мащабируемост
- Заключителна дейност: Рефлексия върху научените практически уроци и приложенията в кариерата
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните концепции на изкуствения интелект
- Опит с API и облачни услуги
- Опит в програмирането с Python
Аудитория
- Разработчици
- Специалисти по данни
- Ентусиасти в областта на изкуствения интелект
Отзиви от участници (1)
Поток, атмосфера и тема на презентацията
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Курс - Google Gemini AI for Data Analysis
Машинен превод