Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Moduł 1: Wprowadzenie do AI i Google Gemini
- Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?
- Przegląd Google Gemini AI i jego ekosystemu
- Kluczowe funkcje i zalety Gemini w porównaniu z innymi modelami AI
- Ćwiczenie praktyczne: Eksploracja Gemini AI poprzez demo Google AI Studio
Moduł 2: Zrozumienie dużych modeli językowych (LLM)
- Podstawy dużych modeli językowych
- Architektura i działanie modeli Gemini
- Porównanie Gemini z GPT i innymi wiodącymi modelami
- Laboratorium praktyczne: Wizualizacja tokenizacji i odpowiedzi modelu na przykładowe pytania
Moduł 3: Rozpoczynanie pracy z Gemini
- Konfiguracja środowiska programistycznego
- Praca z API i SDK Gemini
- Uwierzytelnianie, tokeny i klucze API
- Laboratorium praktyczne: Uruchomienie pierwszego zapytania w Gemini przy użyciu Pythona
Moduł 4: Praca z modelami Gemini
- Eksploracja różnych typów i możliwości modeli Gemini
- Wybór odpowiednich modeli do zadań językowych, obrazowych lub multimodalnych
- Inicjowanie i testowanie modeli generatywnych
- Ćwiczenie praktyczne: Porównanie wyników modeli tekst-do-tekstu i obraz-do-tekstu
Moduł 5: Praktyczne zastosowania i przypadki użycia
- Integracja Gemini AI z aplikacjami czatowymi i Q&A
- Tworzenie narzędzi do semantycznego wyszukiwania i podsumowywania
- Etyczne wykorzystanie AI i kwestie związane z uprzedzeniami
- Projekt grupowy: Zbudowanie „Inteligentnego Asystenta Badawczego” przy użyciu NotebookLM i Gemini
Moduł 6: Zaawansowane funkcje i dostosowywanie
- Optymalizacja zapytań i zaawansowane zarządzanie kontekstem
- Wykorzystanie Gemini do generowania i debugowania kodu
- Dostosowywanie przepływów pracy z Google Cloud Vertex AI
- Ćwiczenie praktyczne: Dostosowywanie odpowiedzi modelu przy użyciu parametrów i kontroli temperatury
Moduł 7: Projekty rzeczywiste i współpraca
- Planowanie projektów zespołowych i konfiguracja przepływu pracy
- Integracja Gemini AI z innymi narzędziami Google (Drive, Docs, Sheets)
- Projekt zespołowy: Projektowanie i wdrożenie małej aplikacji AI (np. podsumowywacz treści, chatbot, generator pomysłów)
- Recenzja i dyskusja nad wynikami projektu
Moduł 8: Ocena i przyszłe kierunki
- Rozwiązywanie typowych problemów w projektach Gemini
- Eksploracja planu rozwoju API Gemini i nadchodzących funkcji
- Najlepsze praktyki w zarządzaniu AI i skalowalności
- Podsumowanie: Refleksja nad zdobytymi praktycznymi umiejętnościami i zastosowaniami zawodowymi
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstawowych koncepcji AI
- Doświadczenie w pracy z API i usługami chmurowymi
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
Odbiorcy
- Programiści
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Entuzjaści AI
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Przepływ, energia i tematyka prezentacji
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Szkolenie - Google Gemini AI for Data Analysis
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję