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.
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)
- Βασικές αρχές 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 της διαδικασίας tokenization και των απαντήσεων του μοντέλου με δείγματα 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 στο Gemini χρησιμοποιώντας Python
Ενότητα 4: Εργασία με τα Μοντέλα Gemini
- Εξερεύνηση διαφορετικών τύπων και δυνατοτήτων μοντέλων Gemini
- Επιλογή κατάλληλων μοντέλων για εργασίες γλώσσας, εικόνας ή πολυτροπικές
- Αρχικοποίηση και δοκιμή παραγωγικών μοντέλων
- Πρακτική Άσκηση: Σύγκριση αποτελεσμάτων μοντέλων κειμένου-προς-κείμενο και εικόνας-προς-κείμενο
Ενότητα 5: Πρακτικές Εφαρμογές και Περιπτώσεις Χρήσης
- Ενσωμάτωση του Gemini AI σε εφαρμογές συνομιλίας και ερωτήσεων-απαντήσεων
- Ανάπτυξη εργαλείων σημασιολογικής αναζήτησης και σύνοψης
- Δεοντολογική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και ζητήματα μεροληψίας
- Ομαδικό Έργο: Δημιουργία ενός «Έξυπνου Βοηθού Έρευνας» με χρήση του NotebookLM και του Gemini
Ενότητα 6: Προηγμένα Χαρακτηριστικά και Προσαρμογή
- Βελτιστοποίηση προτροπών και προηγμένος χειρισμός πλαισίου
- Χρήση του Gemini για παραγωγή κώδικα και αποσφαλμάτωση
- Διαδικασίες μικρορύθμισης με το Google Cloud Vertex AI
- Πρακτική Δραστηριότητα: Προσαρμογή των απαντήσεων του μοντέλου μέσω παραμέτρων και ελέγχου θερμοκρασίας
Ενότητα 7: Έργα Πραγματικού Κόσμου και Συνεργασία
- Συνεργατικός σχεδιασμός έργου και οργάνωση ροής εργασίας
- Ενσωμάτωση του Gemini AI με άλλα εργαλεία της Google (Drive, Docs, Sheets)
- Ομαδικό Έργο: Σχεδιασμός και υλοποίηση μιας μικρής εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. σύνοψη περιεχομένου, chatbot ή γεννήτρια ιδεών)
- Αξιολόγηση από ομότιμους και συζήτηση των αποτελεσμάτων του έργου
Ενότητα 8: Αξιολόγηση και Μελλοντικές Κατευθύνσεις
- Αντιμετώπιση κοινών προβλημάτων σε έργα με το Gemini
- Εξερεύνηση του οδικού χάρτη του Gemini API και των επερχόμενων χαρακτηριστικών
- Βέλτιστες πρακτικές για τη διακυβέρνηση και την επεκτασιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης
- Δραστηριότητα Ολοκλήρωσης: Ανασκόπηση των πρακτικών μαθημάτων που αποκτήθηκαν και των επαγγελματικών εφαρμογών
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση βασικών εννοιών τεχνητής νοημοσύνης
- Εμπειρία με APIs και υπηρεσίες cloud
- Εμπειρία προγραμματισμού σε Python
Κοινό-στόχος
- Προγραμματιστές
- Επιστήμονες δεδομένων
- Λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης
14 Ώρες
Σχόλια (1)
Ρεύμα, αίσθημα και θέμα στην παρουσίαση
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Κομμάτι - Google Gemini AI for Data Analysis
Μηχανική Μετάφραση