Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
Module 1: Giới thiệu về AI và Google Gemini
- Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?/li>
- Tổng quan về Google Gemini AI và hệ sinh thái của nó
- Các tính năng chính và lợi thế của Gemini so với các mô hình AI khác
- Hoạt động thực hành: Khám phá Gemini AI thông qua bản demo Google AI Studio
Module 2: Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
- Nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn
- Kiến trúc và hoạt động của các mô hình Gemini
- So sánh Gemini với GPT và các mô hình hàng đầu khác
- Phòng Lab thực hành: Trực quan hóa quá trình token hóa và phản hồi của mô hình bằng cách sử dụng các prompt mẫu
Module 3: Bắt đầu với Gemini
- Cấu hình môi trường phát triển
- Làm việc với Gemini API và SDK
- Định danh, token và API key
- Phòng Lab thực hành: Chạy prompt Gemini đầu tiên bằng Python
Module 4: Làm việc với các Mô hình Gemini
- Khám phá các loại và khả năng khác nhau của các mô hình Gemini
- Chọn các mô hình phù hợp cho các tác vụ ngôn ngữ, hình ảnh hoặc đa phương thức
- Khởi tạo và kiểm tra các mô hình sinh văn bản
- Bài tập thực tế: So sánh đầu ra của mô hình văn-bản-sang-văn-bản và hình-ảnh-sang-văn-bản
Module 5: Ứng dụng Thực tế và Trường hợp Sử dụng
- Tích hợp Gemini AI vào các ứng dụng chat và hỏi đáp
- Phát triển công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và tóm tắt
- Sử dụng AI có đạo đức và các cân nhắc về thiên kiến
- Dự án Nhóm: Xây dựng một "Trợ lý Nghiên cứu Thông minh" sử dụng NotebookLM và Gemini
Module 6: Tính năng Nâng cao và Tùy chỉnh
- Tối ưu hóa prompt và xử lý ngữ cảnh nâng cao
- Sử dụng Gemini để tạo mã và gỡ lỗi
- Các quy trình tinh chỉnh với Google Cloud Vertex AI
- Hoạt động thực hành: Tùy chỉnh phản hồi của mô hình bằng cách sử dụng tham số và kiểm soát nhiệt độ
Module 7: Dự án Thế giới Thực và Hợp tác
- Lập kế hoạch dự án hợp tác và thiết lập quy trình làm việc
- Tích hợp Gemini AI với các công cụ Google khác (Drive, Docs, Sheets)
- Dự án Đội ngũ: Thiết kế và triển khai một ứng dụng AI nhỏ (ví dụ: công cụ tóm tắt nội dung, chatbot, hoặc bộ sinh ý tưởng)
- Xem xét đồng nghiệp và thảo luận về kết quả dự án
Module 8: Đánh giá và Hướng đi trong Tương lai
- Gỡ lỗi các vấn đề phổ biến trong các dự án Gemini
- Khám phá lộ trình API Gemini và các tính năng sắp tới
- Các thực hành tốt nhất cho quản trị AI và khả năng mở rộng
- Hoạt động tổng kết: Suy ngẫm về các bài học thực tế đã học và ứng dụng nghề nghiệp
Tổng kết và Các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về các khái niệm AI cơ bản
- Trải nghiệm với API và dịch vụ đám mây
- Kinh nghiệm lập trình Python
Đối tượng tham gia
- Các nhà phát triển
- Scientist dữ liệu
- Những người đam mê AI
Đánh giá (1)
Dòng chảy, không khí và chủ đề trong bài trình bày
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Khóa học - Google Gemini AI for Data Analysis
Dịch thuật bằng máy
