Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 14 timmar
Kursplan
Modul 1: Introduktion till AI och Google Gemini
- Vad är artificiell intelligens (AI)?
- Översikt över Google Gemini AI och dess ekosystem
- Viktiga funktioner och fördelar med Gemini jämfört med andra AI-modeller
- Hands-on-aktivitet: Utforska Gemini AI genom Google AI Studio-demonstrationen
Modul 2: Att förstå stora språkmodeller (LLM:er)
- Grundläggande kunskaper om stora språkmodeller
- Arkitekturen och driften av Gemini-modeller
- Jämföra Gemini med GPT och andra ledande modeller
- Övningslaboratorium: Visualisera tokenisering och modellrespons med hjälp av exempelprompter
Modul 3: Kom igång med Gemini
- Att installera utvecklingsmiljön
- Arbeta med Gemini API och SDK
- Autentisering, token och API-nycklar
- Hands-on-laboratorium: Köra din första Gemini-prompt med Python
Modul 4: Arbeta med Gemini-modeller
- Utforska olika typer av Gemini-modeller och deras förmågor
- Välja lämpliga modeller för språk-, bild- eller multimodala uppgifter
- Initialisera och testa generativa modeller
- Praktisk övning: Jämföra utdata från text- till text- och bild- till text-modeller
Modul 5: Praktiska tillämpningar och användningsfall
- Integrera Gemini AI i chatts- och Q&A-tillämpningar
- Utveckla semantiska sök- och sammanfattningsverktyg
- Ethisk AI-användning och överväganden kring partiskhet
- Grupprojekt: Bygg en “Smart Research Assistant” med hjälp av NotebookLM och Gemini
Modul 6: Avancerade funktioner och anpassning
- Promptoptimering och avancerad hantering av kontext
- Använda Gemini för kods generering och felsökning
- Fine-tuning-arbetsflöden med Google Cloud Vertex AI
- Hands-on-aktivitet: Anpassa modellrespons med hjälp av parametrar och temperaturkontroll
Modul 7: Reella projekt och samarbete
- Samarbetsplanering och inställning av arbetsflöde
- Integrera Gemini AI med andra Google-verktyg (Drive, Docs, Sheets)
- Lagprojekt: Designa och implementera en liten AI-tillämpning (t.ex. innehållssammanfattare, chatbot eller idégenerator)
- Peerreview och diskussion av projektresultat
Modul 8: Utvärdering och framtida riktningar
- Felsökning av vanliga problem i Gemini-projekt
- Utforska Gemini API:s vägkort och kommande funktioner
- Bästa praxis för AI-styrning och skalbarhet
- Avslutande aktivitet: Reflektion över lärdomar ur praktiken och tillämpningar i karriären
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Kunskap om grundläggande AI-koncept
- Erfarenhet av API:er och molntjänster
- Programmeringserfarenhet i Python
Målgrupp
- Utvecklare
- Datavetare
- AI-entusiaster
Vittnesmål (1)
Flöde, känsla och ämne i presentationen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskintolkat
