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コース概要
モジュール1: AIとGoogle Geminiの概要
- 人工知能(AI)とは何か?
- Google Gemini AI とそのエコシステムの概要
- Geminiが他のAIモデルに比べて持つ主な特徴と優位性
- 実践活動: Google AI Studioデモを使用したGemini AIの探索
モジュール2: 大規模言語モデル(LLMs)の理解
- 大規模言語モデルの基礎
- Geminiモデルのアーキテクチャと動作
- Gemini と GPT、その他の主要なモデルとの比較
- 実践ラボ: サンプルプロンプトを使用したトークナイゼーションとモデル応答の可視化
モジュール3: Geminiの始め方
- 開発環境の設定
- Gemini API と SDK の使用
- 認証、トークン、およびAPIキー
- 手動ラボ: Pythonを使用した最初のGeminiプロンプトの実行
モジュール4: Geminiモデルの使用
- Geminiモデルの種類と機能の探索
- 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
- 生成モデルの初期化とテスト
- 実践演習: テキスト-テキストとイメージ-テキストモデル出力の比較
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
- Gemini AIをチャットやQ&Aアプリに統合する
- 意味的検索と要約ツールの開発
- 倫理的なAI使用とバイアスの考慮
- グループプロジェクト: NotebookLM と Gemini を使用した「スマートリサーチアシスタント」の構築
モジュール6: 高度な機能とカスタマイズ
- プロンプト最適化と高度なコンテキスト処理
- Gemini を使用したコード生成とデバッグ
- Google Cloud Vertex AIを使用したファインチューニングワークフロー
- 手動活動: パラメータと温度制御を使用したモデル応答のカスタマイズ
モジュール7: 実世界プロジェクトと協力
- 協力的なプロジェクト計画とワークフローセットアップ
- Gemini AI 他のGoogleツール(Drive, Docs, Sheets)との統合
- チームプロジェクト: 小規模AIアプリケーション(例: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)の設計と展開
- プロジェクト結果のピアレビューとディスカッション
モジュール8: 評価と将来の方向性
- Gemini プロジェクトで一般的な問題のトラブルシューティング
- Gemini API のロードマップと今後の機能の探索
- AI統治とスケーラビリティのベストプラクティス
- まとめ活動: 実践的な学びとキャリア応用の反思
概要と次のステップ
要求
- 基本的なAI概念の理解
- APIおよびクラウドサービスの経験
- Pythonプログラミングの経験
対象者
- 開発者
- データサイエンティスト
- AI愛好家
14 時間
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