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Programa do Curso

Módulo 1: Introdução à IA e ao Google Gemini

  • O que é Inteligência Artificial (IA)?
  • Visão geral do Google Gemini AI e seu ecossistema
  • Principais recursos e vantagens do Gemini em relação a outros modelos de IA
  • Atividade prática: Explorando o Gemini AI por meio da demonstração no Google AI Studio

Módulo 2: Compreendendo Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

  • Fundamentos dos modelos de linguagem grandes
  • A arquitetura e o funcionamento dos modelos Gemini
  • Comparando o Gemini com GPT e outros modelos líderes
  • Laboratório prático: Visualizando tokenização e respostas do modelo usando prompts de exemplo

Módulo 3: Primeiros Passos com o Gemini

  • Configurando o ambiente de desenvolvimento
  • Trabalhando com a API e o SDK do Gemini
  • Autenticação, tokens e chaves de API
  • Laboratório prático: Executando seu primeiro prompt no Gemini usando Python

Módulo 4: Trabalhando com Modelos Gemini

  • Explorando os diferentes tipos de modelos Gemini e suas capacidades
  • Selecionando os modelos adequados para tarefas de texto, imagem ou multimodais
  • Inicializando e testando modelos generativos
  • Exercício prático: Comparando saídas de modelo de texto para texto e imagem para texto

Módulo 5: Aplicações Práticas e Casos de Uso

  • Integrando o Gemini AI em aplicações de chat e perguntas e respostas (Q&A)
  • Desenvolvendo ferramentas de pesquisa semântica e resumo de texto
  • Uso ético da IA e considerações sobre viés
  • Projeto em grupo: Criar um "Assistente de Pesquisa Inteligente" usando NotebookLM e Gemini

Módulo 6: Recursos Avançados e Personalização

  • Otimização de prompts e manipulação avançada de contexto
  • Usando o Gemini para geração de código e depuração
  • Fluxos de trabalho de ajuste fino com o Google Cloud Vertex AI
  • Atividade prática: Personalizando as respostas do modelo usando parâmetros e controle de temperatura

Módulo 7: Projetos do Mundo Real e Colaboração

  • Planejamento colaborativo de projetos e configuração de fluxos de trabalho
  • Integração do Gemini AI com outras ferramentas Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Projeto em equipe: Projetar e implantar uma pequena aplicação de IA (por exemplo, resumo de conteúdo, chatbot ou gerador de ideias)
  • Avaliação por pares e discussão dos resultados do projeto

Módulo 8: Avaliação e Próximos Passos

  • Solução de problemas comuns em projetos com Gemini
  • Explorando o roteiro da API Gemini e recursos futuros
  • Práticas recomendadas para governança de IA e escalabilidade
  • Atividade final: Reflexão sobre as lições práticas aprendidas e aplicações na carreira

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de IA
  • Experiência com APIs e serviços em nuvem
  • Experiência em programação Python

Público-alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
  • Entusiastas de IA
 14 Horas

Número de participantes


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