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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
Testemunhos de Clientes (1)
Fluxo, vibração e tópico na apresentação
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Máquina Traduzida