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 課程時長 14 時間:

課程簡介

模組 1:AI 與 Google Gemini 介紹

  • 什麼是人工智慧(AI)?
  • Google Gemini AI 及其生態系統概觀
  • Gemini 相對於其他 AI 模型的關鍵功能與優勢
  • 實作活動:透過 Google AI Studio 演示探索 Gemini AI

模組 2:理解大型語言模型(LLMs)

  • 大型語言模型基礎
  • Gemini 模型的架構與運作機制
  • 比較 Gemini 與 GPT 及其他領先模型
  • 練習實驗室:使用示例提示詞視覺化分詞過程及模型回應

模組 3:Gemini 入門

  • 設定開發環境
  • 操作 Gemini API 及 SDK
  • 身分驗證、令牌(Tokens)與 API 金鑰
  • 實作實驗室:使用 Python 執行第一個 Gemini 提示詞

模組 4:使用 Gemini 模型

  • 探索不同的 Gemini 模型類型與功能
  • 為語言、圖像或多模態任務選擇適當的模型
  • 初始化並測試生成式模型
  • 實務練習:比較文字轉文字與圖像轉文字模型輸出結果

模組 5:實務應用與使用案例

  • 將 Gemini AI 整合至聊天及問答應用
  • 開發語義搜索及摘要工具
  • AI 倫理使用及偏差考量
  • 小組專案:使用 NotebookLM 和 Gemini 建立「智慧研究助理」

模組 6:進階功能與客製化

  • 提示詞優化及進階上下文處理
  • 使用 Gemini 進行程式碼生成與除錯
  • 利用 Google Cloud Vertex AI 進行微調工作流程
  • 實作活動:使用參數與溫度控制自定義模型回應

模組 7:真實世界專案與協作

  • 協作專案規劃及工作流程設定
  • 整合 Gemini AI 與其他 Google 工具(Drive、Docs、Sheets)
  • 團隊專案:設計並部署小型 AI 應用(例如內容摘要器、聊天機器人或創意生成器)
  • 同儕評審及專案結果討論

模組 8:評估與未來方向

  • 排查 Gemini 專案中的常見問題
  • 探索 Gemini API 路線圖及即將推出的功能
  • AI 治理與擴展性的最佳實踐
  • 總結活動:反思學到的實務課程及職業應用

摘要與下一步

最低要求

  • 了解基本的 AI 概念
  • 具備 API 及雲端服務使用經驗
  • 擁有 Python 編程經驗

受眾對象

  • 開發人員
  • 數據科學家
  • AI 愛好者

人數


每位參與者的報價

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