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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in KI und Google Gemini
- Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?
- Überblick über Google Gemini AI und dessen Ökosystem
- Hauptmerkmale und Vorteile von Gemini gegenüber anderen KI-Modellen
- Praktische Aktivität: Erkundung von Gemini AI über die Google AI Studio-Demo
Modul 2: Verständnis von Grossen Sprachmodellen (LLMs)
- Grundlagen grosser Sprachmodelle
- Architektur und Funktionsweise von Gemini-Modellen
- Vergleich von Gemini mit GPT und anderen führenden Modellen
- Praxis-Labor: Visualisierung der Tokenisierung und Modellantworten mittels Beispiel-Prompts
Modul 3: Erste Schritte mit Gemini
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Arbeit mit der Gemini-API und dem SDK
- Authentifizierung, Tokens und API-Schlüssel
- Praktisches Labor: Ausführen Ihres ersten Gemini-Prompts mit Python
Modul 4: Arbeit mit Gemini-Modellen
- Erforschung verschiedener Gemini-Modellttypen und -fähigkeiten
- Auswahl passender Modelle für Sprach-, Bild- oder multimodale Aufgaben
- Initialisierung und Test von generativen Modellen
- Praktische Übung: Vergleich von Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Modellausgaben
Modul 5: Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle
- Integration von Gemini AI in Chat- und FAQ-Anwendungen
- Entwicklung semantischer Such- und Zusammenfassungstools
- Ethische KI-Nutzung und Berücksichtigung von Bias
- Gruppenprojekt: Aufbau eines „Smart Research Assistant“ mit NotebookLM und Gemini
Modul 6: Fortgeschrittene Funktionen und Anpassung
- Prompt-Optimierung und erweitertes Kontextmanagement
- Nutzung von Gemini zur Codegenerierung und Fehlersuche (Debugging)
- Fine-Tuning-Arbeitsabläufe mit Google Cloud Vertex AI
- Praktische Aktivität: Anpassung der Modellantworten durch Parameter und Temperaturkontrolle
Modul 7: Projekte in der realen Welt und Zusammenarbeit
- Kollaboratives Projektplanung und Arbeitsablauf-Setup
- Integration von Gemini AI mit anderen Google-Tools (Drive, Docs, Sheets)
- Teamprojekt: Entwurf und Bereitstellung einer kleinen KI-Anwendung (z. B. Inhalt-Zusammenfasser, Chatbot oder Ideen-Generator)
- Gegenseitige Überprüfung und Diskussion der Projektergebnisse
Modul 8: Evaluation und zukünftige Richtungen
- Fehlersuche bei häufigen Problemen in Gemini-Projekten
- Erforschung des Gemini-API-Roadmaps und bevorstehender Funktionen
- Best Practices für KI-Governance und Skalierbarkeit
- Abschlussaktivität: Reflexion über praktische Lernerfahrungen und Karrieeranwendungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von grundlegenden KI-Konzepten
- Erfahrung mit APIs und Cloud-Diensten
- Python-Programmierungserfahrung
Zielgruppe
- Entwicklerinnen und Entwickler
- Data Scientists
- KI-Enthusiastinnen und -Enthusiasten
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung