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課程簡介

模組 1:AI 與 Google Gemini 簡介

  • 什麼是人工智慧 (AI)?
  • Google Gemini AI 及其生態系統概述
  • Gemini 相對於其他 AI 模型的主要特點與優勢
  • 實作活動: 透過 Google AI Studio 示範探索 Gemini AI

模組 2:了解大型語言模型 (LLM)

  • 大型語言模型的基礎知識
  • Gemini 模型的架構與運作原理
  • Gemini 與 GPT 及其他主流模型的比較
  • 實作實驗室: 使用範例提示詞視覺化分詞與模型回應

模組 3:入門 Gemini

  • 設定開發環境
  • 使用 Gemini API 和 SDK
  • 驗證、權杖與 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 Gemini 模型類型與能力
  • 為語言、圖像或多模態任務選擇合適的模型
  • 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的模型輸出

模組 5:實用應用與使用案例

  • 將 Gemini AI 整合至聊天與問答應用程式
  • 開發語意搜尋與摘要工具
  • AI 倫理使用與偏差考量
  • 小組專案: 使用 NotebookLM 和 Gemini 建構「智慧研究助理」

模組 6:進階功能與客製化

  • 提示詞優化與進階情境處理
  • 運用 Gemini 進行程式碼生成除錯
  • 使用 Google Cloud Vertex AI 微調工作流程
  • 實作活動: 使用參數與溫度控制客製化模型回應

模組 7:真實世界專案與協作

  • 協作專案規劃與工作流程設定
  • 將 Gemini AI 與其他 Google 工具整合 (Drive, Docs, Sheets)
  • 團隊專案: 設計並部署小型 AI 應用程式 (例如內容摘要器、聊天機器人或靈感生成器)
  • 同儕評審與專案成果討論

模組 8:評估與未來展望

  • Gemini 專案常見問題排除
  • 探索 Gemini API 路線圖與新功能
  • AI 治理與擴展性最佳實務
  • 總結活動: 反思實務經驗與職業應用

摘要與後續步驟

最低要求

  • 理解基本 AI 概念
  • 具備 API 與雲端服務使用經驗
  • 具備 Python 程式設計經驗

適用對象

  • 開發者
  • 資料科學家
  • AI 愛好者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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