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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>

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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