Đề cương khóa học

Module 1: Giới thiệu về AI và Google Gemini

  • Là gì là Trí tuệ nhân tạo (AI)?
  • 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
  • Bài thực hành: Khám phá Gemini AI thông qua demo Google AI Studio

Module 2: Hiểu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)

  • Cơ bản của các mô hình ngôn ngữ lớn
  • Kiến trúc và cách hoạt động của các mô hình Gemini
  • So sánh Gemini với GPT và các mô hình hàng đầu khác
  • Bài tập thực hành: Trực quan hóa việc phân chia từ và phản hồi của mô hình sử dụng các prompt mẫu

Module 3: Bắt Đầu với Gemini

  • Cài đặt môi trường phát triển
  • Làm việc với API và SDK của Gemini
  • Xác thực, token và khóa API
  • Bài tập thực hành: Chạy prompt đầu tiên của bạn sử dụng Python

Module 4: Làm việc với Mô hình Gemini

  • Khám phá các loại mô hình Gemini khác nhau và khả năng của chúng
  • Chọn mô hình phù hợp cho các nhiệm vụ ngôn ngữ, hình ảnh hoặc đa phương thức
  • Kích hoạt và kiểm tra các mô hình sinh học
  • Bài tập thực hành: So sánh đầu ra của mô hình văn bản-to-văn bản và hình ảnh-to-văn bản

Module 5: Ứng dụng Thực tế và Trường hợp Sử dụng

  • Tích hợp Gemini AI vào ứng dụng trò chuyện và trả lời câu hỏi
  • Phát triển công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa và tóm tắt
  • Sử dụng AI có đạo đức và xem xét về định 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 bối cảnh nâng cao
  • Sử dụng Gemini để tạo mã và gỡ lỗi
  • Nhóm công việc tinh chỉnh với Google Cloud Vertex AI
  • Bài tập thực hành: Tùy chỉnh phản hồi mô hình sử dụng các tham số và điều khiển nhiệt độ

Module 7: Dự án Thực tế và Hợp tác

  • 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 Nhóm: Thiết kế và triển khai một ứng dụng AI nhỏ (ví dụ: tóm tắt nội dung, chatbot, hoặc máy phát sinh ý tưởng)
  • Bình duyệt và thảo luận kết quả dự án

Module 8: Đánh giá và Hướng đi Tương lai

  • Xử lý các vấn đề phổ biến trong dự án Gemini
  • Khám phá lộ trình API của Gemini và tính năng sắp tới
  • Những thực hành tốt nhất cho quản trị AI và khả năng mở rộng
  • Bài tổng kết: Phản ánh về các bài học thực tế đã học và ứng dụng trong sự nghiệp

Tổng kết và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Một hiểu biết về các khái niệm AI cơ bản
  • Kinh nghiệm sử dụng API và dịch vụ đám mây
  • Kinh nghiệm lập trình Python

Đối Tượng Đào Tạo

  • Nhà phát triển
  • Các nhà khoa học dữ liệu
  • Những người đam mê AI
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan