Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Modul 1: Pengantar AI dan Google Gemini
- Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?
- Gambaran umum tentang Google Gemini AI beserta ekosistemnya
- Fitur utama dan keunggulan Gemini dibandingkan model AI lainnya
- Aktivitas Praktik: Menjelajahi fitur Gemini AI melalui demo Google AI Studio
Modul 2: Memahami Model Bahasa Besar (LLM)
- Dasar-dasar model bahasa besar
- Arsitektur serta mekanisme kerja model Gemini
- Perbandingan antara Gemini, GPT, dan model AI ternama lainnya
- Latihan Praktik: Memvisualisasikan proses tokenisasi serta respons model menggunakan prompt contoh
Modul 3: Memulai dengan Gemini
- Mengatur lingkungan pengembangan secara efektif
- Menggunakan API dan SDK Gemini dalam kode program
- Autentikasi, penanganan token, serta penggunaan kunci API
- Latihan Praktik: Mencoba menjalankan prompt pertama ke Gemini menggunakan Python
Modul 4: Mengoperasikan Model Gemini
- Mengenali berbagai tipe model Gemini beserta kemampuannya masing-masing
- Memilih jenis model yang tepat untuk tugas pemrosesan teks, gambar, atau multimodal
- Menginisialisasi dan menguji model-generatif secara langsung
- Tugas Praktik: Membandingkan hasil respons model antara tugas teks ke teks dan gambar ke teks
Modul 5: Aplikasi Praktis dan Kasus Penggunaan
- Mengintegrasikan Gemini AI ke dalam aplikasi obrolan atau sistem tanya jawab
- Membangun alat pencarian semantik serta pembuat ringkasan teks
- Pertimbangan etika dan minimisasi bias dalam penggunaan AI
- Proyek Kelompok: Membuat “Asisten Penelitian Cerdas” yang memadukan NotebookLM dan Gemini
Modul 6: Fitur Lanjutan serta Penyesuaian Penggunaan<\/p>
- Optimisasi prompt serta penanganan konteks secara cermat
- Menggunakan Gemini untuk proses pembuatan dan debug kode program
- Menerapkan alur kerja fine-tuning dengan Google Cloud Vertex AI
- Aktivitas Praktik: Menyesuaikan respons model melalui pengaturan parameter serta tingkat temperatur
Modul 7: Proyek Nyata dan Kolaborasi Tim<\/p>
- Perencanaan proyek kolaboratif serta penyusunan alur kerja tim
- Mengintegrasikan Gemini AI dengan berbagai layanan Google (Drive, Docs, Sheets)
- Proyek Tim: Merancang dan menerapkan aplikasi kecil berbasis AI, seperti alat pembuat ringkasan atau chatbot
- Evaluasi bersama hasil proyek melalui diskusi dan penilaian teman sebaya<\/li>
Modul 8: Penilaian Progres serta Arah Pengembangan AI Masa Depan<\/p>
- Mengatasi kesalahan umum dalam penggunaan proyek berbasis Gemini
- Mengeksplorasi roadmap pengembangan API Gemini serta fitur baru yang akan datang
- Praktik terbaik dalam tata kelola AI serta peningkatan kapasitas skalabilitasnya
- Aktivitas Penutup: Refleksi mengenai pelajaran praktis dan manfaatnya bagi karier peserta
Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya<\/p>
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai konsep-konsep AI
- Pengalaman menggunakan API dan layanan cloud
- Keterampilan pemrograman Python
Target Peserta
- Pengembang perangkat lunak
- Ilmuwan data
- Para pecinta bidang AI
14 Jam
Testimoni (1)
Alur, suasana, dan topik pada presentasi
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kursus - Google Gemini AI for Data Analysis
Diterjemahkan Mesin