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期間 14 時間
コース概要
モジュール1: AIおよびGoogle Geminiの入門
- 人工知能(AI)とは何か<\/li>
- Google Gemini AIおよびそのエコシステムの概要<\/li>
- 他のAIモデルと比較したGeminiの主な機能と利点<\/li>
- ハンズオン活動: Google AI Studioのデモを通じてGemini AIの探索<\/li>
モジュール2: 大規模言語モデル(LLM)の理解
- 大規模言語モデルの基礎<\/li>
- Geminiモデルのアーキテクチャと動作<\/li>
- GPTおよび他の主要モデルとのGeminiの比較<\/li>
- 実習ラボ: サンプルプロンプトを用いたトークン化とモデルレスポンスの視覚化<\/li>
モジュール3: Geminiの入門
- 開発環境のセットアップ<\/li>
- Gemini APIおよびSDKの使用<\/li>
- 認証、トークン、およびAPIキー<\/li>
- ハンズオンラボ: Pythonを用いた最初のGeminiプロンプトの実行<\/li>
モジュール4: Geminiモデルの活用
- 異なるGeminiモデルの種類と機能の探索<\/li>
- 言語、画像、またはマルチモーダルタスクに適したモデルの選択<\/li>
- 生成モデルの初期化とテスト<\/li>
- 実習演習: テキスト対テキストおよび画像対テキストのモデル出力の比較<\/li>
モジュール5: 実践的なアプリケーションとユースケース
- チャットおよびQ&AアプリケーションへのGemini AIの統合<\/li>
- 意味検索および要約ツールの開発<\/li>
- 倫理的なAIの使用とバイアスの考慮<\/li>
- グループプロジェクト: NotebookLMとGeminiを用いた「スマートリサーチアシスタント」の構築<\/li>
モジュール6: 高度な機能とカスタマイズ
- プロンプトの最適化と高度なコンテキスト処理<\/li>
- Geminiを用いたコード生成とデバッグ<\/li>
- Google Cloud Vertex AIによるファインチューニングワークフロー<\/li>
- ハンズオン活動: パラメータと温度制御を用いたモデルレスポンスのカスタマイズ<\/li>
モジュール7: 実世界のプロジェクトと協調
- 協調的プロジェクトの計画とワークフローのセットアップ<\/li>
- Gemini AIを他のGoogleツール(Drive、Docs、Sheets)との統合<\/li>
- チームプロジェクト: 小規模なAIアプリケーション(コンテンツ要約、チャットボット、アイデアジェネレーターなど)の設計とデプロイ<\/li>
- ピアレビューとプロジェクト結果の討議<\/li>
モジュール8: 評価と将来の方向性
- Geminiプロジェクトにおける一般的な問題のトラブルシューティング<\/li>
- Gemini APIのロードマップと今後の機能の探索<\/li>
- AIガバナンスとスケーラビリティのベストプラクティス<\/li>
- まとめ活動: 実務的な学びとキャリアへの応用の振り返り<\/li>
概要と次のステップ
要求
- 基本的なAI概念の理解<\/li>
- APIおよびクラウドサービスに関する経験<\/li>
- Pythonプログラミング経験<\/li>
対象読者
- 開発者<\/li>
- データサイエンティスト<\/li>
- AI愛好家<\/li>
お客様の声 (1)
プレゼンテーションにおける流れ、雰囲気、およびトピック
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
コース - Google Gemini AI for Data Analysis
機械翻訳