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: Pengenalan tentang AI dan Google Gemini
- Apakah Artificial Intelligence (AI)?
- Tinjauan tentang Google Gemini AI dan ekosistemnya
- Fitur utama dan keunggulan Gemini dibandingkan dengan model AI lainnya
- Aktivitas Praktis: Mengelola Gemini AI melalui demo Google AI Studio
Modul 2: Memahami Large Language Models (LLMs)
- Dasar-dasar model bahasa besar
- Arsitektur dan operasi model Gemini
- Membandingkan Gemini dengan GPT dan model terkemuka lainnya
- Praktik Lab: Memvisualisasi tokenisasi dan respons model menggunakan contoh promosi
Modul 3: Memulai dengan Gemini
- Menyusun lingkungan pengembangan
- Bekerja dengan API dan SDK Gemini
- Otentikasi, token, dan kunci API
- Lab Praktis: Menjalankan promosi Gemini pertama menggunakan Python
Modul 4: Bekerja dengan Model Gemini
- Menjelajahi berbagai tipe dan kemampuan model Gemini
- Memilih model yang sesuai untuk tugas bahasa, gambar, atau multimodal
- Menginisialisasi dan menguji model generatif
- Latihan Praktek: Membandingkan keluaran model teks-ke-teks dan gambar-ke-teks
Modul 5: Aplikasi Praktis dan Kasus Penggunaan
- Mengintegrasikan AI Gemini dalam aplikasi obrolan dan pertanyaan-jawaban
- Mengembangkan alat pencarian semantik dan ringkasan
- Penggunaan etis AI dan pertimbangan bias
- Proyek Kelompok: Membangun “Asisten Penelitian Cerdas” menggunakan NotebookLM dan Gemini
Modul 6: Fitur Lanjut dan Kustomisasi
- Optimisasi promosi dan penanganan konteks lanjut
- Menggunakan Gemini untuk generasi kode dan debugging
- Alur kerja penyempurnaan dengan Google Cloud Vertex AI
- Aktivitas Praktis: Menyesuaikan respons model menggunakan parameter dan kontrol suhu
Modul 7: Proyek Nyata dan Kolaborasi
- Perencanaan proyek kolaboratif dan pengaturan alur kerja
- Mengintegrasikan AI Gemini dengan alat Google lainnya (Drive, Docs, Sheets)
- Proyek Tim: Mengembangkan dan meluncurkan aplikasi AI kecil (misalnya, penjumlahan konten, chatbot, atau generator ide)
- Ulasan teman dan diskusi hasil proyek
Modul 8: Evaluasi dan Arah Masyarakat
- Memperbaiki masalah umum dalam proyek Gemini
- Menjelajahi jadwal API Gemini dan fitur yang akan datang
- Praktik terbaik untuk kelembagaan AI dan skalabilitas
- Aktivitas Penutup: Reflexi tentang pelajaran praktis yang dipelajari dan aplikasi karier
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep AI dasar
- Pengalaman dengan APIs dan layanan cloud
- Pengalaman pemrograman Python
Penonton
- Pengembang
- Ilmuwan data
- Pecinta 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