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Duração 14 horas
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 comparação com outros modelos de IA
- Atividade Prática: Explorando o Gemini AI por meio da demonstração do Google AI Studio
Módulo 2: Compreendendo os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)
- Fundamentos dos modelos de linguagem de grande escala
- A arquitetura e o funcionamento dos modelos Gemini
- Comparando o Gemini com o GPT e outros modelos líderes
- Laboratório de Prática: Visualizando a tokenização e as respostas do modelo usando prompts de exemplo
Módulo 3: Começando com o Gemini
- Configuração do ambiente de desenvolvimento
- Trabalhando com a API e o SDK do Gemini
- Autenticação, tokens e chaves de API
- Laboratório Prático: Executando seu primeiro prompt do Gemini usando Python
Módulo 4: Trabalhando com os Modelos Gemini
- Explorando diferentes tipos de modelos Gemini e suas capacidades
- Selecionando modelos apropriados para tarefas de linguagem, imagem ou multimodais
- Inicializando e testando modelos generativos
- Exercício Prático: Comparando as saídas de modelos 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 busca semântica e resumo
- Uso ético da IA e considerações sobre viés
- Projeto em Grupo: Construir um "Assistente de Pesquisa Inteligente" usando NotebookLM e Gemini
Módulo 6: Recursos Avançados e Personalização
- Otimização de prompts e tratamento avançado de contexto
- Usando o Gemini para geração de código e depuração
- Fluxos de trabalho de ajuste fino (fine-tuning) com o Google Cloud Vertex AI
- Atividade Prática: Personalizando respostas do modelo usando parâmetros e controle de temperatura
Módulo 7: Projetos do Mundo Real e Colaboração
- Planejamento de projetos colaborativos e configuração de fluxo de trabalho
- Integrando o Gemini AI com outras ferramentas do Google (Drive, Docs, Sheets)
- Projeto em Equipe: Projetar e implantar uma pequena aplicação de IA (por exemplo, resumidor de conteúdo, chatbot ou gerador de ideias)
- Revisão por pares e discussão dos resultados do projeto
Módulo 8: Avaliação e Direções Futuras
- Solução de problemas comuns em projetos Gemini
- Explorando o roadmap da API Gemini e recursos futuros
- Boas práticas para governança de IA e escalabilidade
- Atividade de Encerramento: 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
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
