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 học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan