Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Module 1: Innføring i AI og Google Gemini
- Hva er kunstig intelligens (AI)?
- Oversikt over Google Gemini AI og dets økosystem
- Nøkkeltrekk og fordelene ved Gemini over andre AI-modeller
- Prøveaktivitet: Utforsk Gemini AI gjennom Google AI Studio-demon
Module 2: Forståelse av store språkmodeller (LLMs)
- Grunnleggende prinsipper for store språkmodeller
- Arkitekturen og driften av Gemini-modeller
- Sammenligning av Gemini med GPT og andre ledende modeller
- Øvingslaboratorium: Visualisering av tokenisering og modellresponser ved bruk av prøveprompt
Module 3: Kom i gang med Gemini
- Oppsett av utviklingsmiljøet
- Arbeid med Gemini API og SDK
- Autentisering, tokens og API-nøkler
- Prøveaktivitet: Kjør din første Gemini-prompt med Python
Module 4: Arbeid med Gemini-modeller
- Utforsk forskjellige Gemini-modelltyper og -evner
- Velg egnet modell for språk-, bilde- eller multimodale oppgaver
- Innledning og testing av generative modeller
- Praktisk øvelse: Sammenligning av tekst-til-tekst og bilde-til-tekst modellutskrifter
Module 5: Praktiske anvendelser og brukstilfeller
- Integrering av Gemini AI i chat- og spørre-og-svar-applikasjoner
- Utvikling av semantisk søk og oppsummering av verktøy
- Etnisk bruk av AI og vurdering av bias
- Gruppeprosjekt: Bygg en “Smart Research Assistant” ved hjelp av NotebookLM og Gemini
Module 6: Avanserte funksjoner og tilpasning
- Optimering av prompt og avansert konteksthåndtering
- Bruk av Gemini for kodelagring og feilsøking
- Finjustering av arbeidsflyter med Google Cloud Vertex AI
- Prøveaktivitet: Tilpasning av modellresponser ved bruk av parametere og temperaturkontroll
Module 7: Reelle prosjekter og samarbeid
- Samarbeidsprosjektplanlegging og oppsetting av arbeidsflyt
- Integrering av Gemini AI med andre Google-verktøy (Drive, Docs, Sheets)
- Teamprosjekt: Design og innføring av en liten AI-applikasjon (f.eks. innholdssummer, chatbot eller ideagenerator)
- Kollegaoversikt og diskusjon av prosjektresultater
Module 8: Vurdering og fremtidige retninger
- Feilsøking av vanlige problemer i Gemini-prosjekter
- Utforskning av Gemini API-veiviseren og kommende funksjoner
- Beste praksis for AI-styring og skalerbarhet
- Aktivitetsoppfølging: Refleksjon over praktiske læringspunkter og karrieremuligheter
Oppsummering og neste skritt
Krav
- En forståelse av grunnleggende AI-konsepter
- Erfaring med APIer og skybaserte tjenester
- Programmeringserfaring med Python
Målgruppe
- Utviklere
- Dataforsker
- AI-entusiaster
14 Timer
Referanser (1)
Flyt, vib og tema i presentasjonen
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maskinoversatt