Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Ενότητα 1: Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη και το Google Gemini
- Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI);
- Επισκόπηση του Google Gemini AI και του οικοσυστήματός του
- Βασικά χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του Gemini έναντι άλλων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης
- Πρακτική δραστηριότητα: Εξερεύνηση του Gemini AI μέσω της επίδειξης του Google AI Studio
Ενότητα 2: Κατανόηση των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs)
- Θεμέλια των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
- Η αρχιτεκτονική και η λειτουργία των μοντέλων Gemini
- Σύγκριση του Gemini με το GPT και άλλα κορυφαία μοντέλα
- Εργαστήριο εξάσκησης: Οπτικοποίηση tokenization και αποκρίσεων μοντέλων με χρήση δειγματικών προτροπών
Ενότητα 3: Ξεκινώντας με το Gemini
- Ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης
- Εργασία με το Gemini API και το SDK
- Αυθεντικοποίηση, tokens και κλειδιά API
- Πρακτικό εργαστήριο: Εκτέλεση της πρώτης σας προτροπής Gemini με χρήση Python
Ενότητα 4: Εργασία με μοντέλα Gemini
- Εξερεύνηση διαφορετικών τύπων μοντέλων Gemini και των δυνατοτήτων τους
- Επιλογή κατάλληλων μοντέλων για εργασίες γλώσσας, εικόνας ή πολυτροπικές
- Αρχικοποίηση και δοκιμή γενετικών μοντέλων
- Πρακτική άσκηση: Σύγκριση εξόδων μοντέλων κειμένου-σε-κείμενο και εικόνας-σε-κείμενο
Ενότητα 5: Πρακτικές εφαρμογές και περιπτώσεις χρήσης
- Ενσωμάτωση του Gemini AI σε εφαρμογές συνομιλίας και ερωτήσεων-απαντήσεων
- Ανάπτυξη εργαλείων σημασιολογικής αναζήτησης και σύνοψης
- Ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και προβληματισμοί περί μεροληψίας
- Ομαδικό έργο: Δημιουργία ενός «Έξυπνου Βοηθού Έρευνας» με χρήση NotebookLM και Gemini
Ενότητα 6: Προηγμένα χαρακτηριστικά και προσαρμογή
- Βελτιστοποίηση προτροπών και προηγμένος χειρισμός πλαισίου
- Χρήση του Gemini για παραγωγή κώδικα και αποσφαλμάτωση
- Ροές εργασίας λεπτομερούς ρύθμισης με το Google Cloud Vertex AI
- Πρακτική δραστηριότητα: Προσαρμογή αποκρίσεων μοντέλου με χρήση παραμέτρων και ελέγχου θερμοκρασίας
Ενότητα 7: Πραγματικά έργα και συνεργασία
- Σχεδιασμός συνεργατικών έργων και ρύθμιση ροής εργασίας
- Ενσωμάτωση του Gemini AI με άλλα εργαλεία Google (Drive, Docs, Sheets)
- Ομαδικό έργο: Σχεδιασμός και ανάπτυξη μιας μικρής εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. συνοψιστής περιεχομένου, chatbot ή γεννήτρια ιδεών)
- Αξιολόγηση από ομοτίμους και συζήτηση των αποτελεσμάτων των έργων
Ενότητα 8: Αξιολόγηση και μελλοντικές κατευθύνσεις
- Αντιμετώπιση συνηθισμένων προβλημάτων σε έργα Gemini
- Εξερεύνηση του οδικού χάρτη του Gemini API και των επερχόμενων χαρακτηριστικών
- Βέλτιστες πρακτικές για τη διακυβέρνηση και την κλιμάκωση της τεχνητής νοημοσύνης
- Δραστηριότητα ολοκλήρωσης: Αναστοχασμός σχετικά με τα πρακτικά μαθήματα και τις επαγγελματικές εφαρμογές
Σύνοψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση βασικών εννοιών τεχνητής νοημοσύνης
- Εμπειρία με APIs και υπηρεσίες cloud
- Εμπειρία προγραμματισμού σε Python
Κοινό
- Προγραμματιστές
- Επιστήμονες δεδομένων
- Λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης
Σχόλια (1)
Ρεύμα, αίσθημα και θέμα στην παρουσίαση
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Κομμάτι - Google Gemini AI for Data Analysis
Μηχανική Μετάφραση