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Plan du cours
Module 1 : Introduction à l'IA et Google Gemini
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
- Aperçu de Google Gemini IA et de son écosystème
- Fonctionnalités clés et avantages de Gemini par rapport à d'autres modèles d'IA
- Activité pratique : Exploration de Gemini AI via la démonstration Google AI Studio
Module 2 : Comprendre les grands modèles de langage (LLMs)
- Fondamentaux des grands modèles de langage
- L'architecture et le fonctionnement des modèles Gemini
- Comparaison de Gemini avec GPT et d'autres modèles leaders
- Laboratoire pratique : Visualisation de la tokenization et des réponses du modèle à l'aide de prompts d'exemple
Module 3 : Premiers pas avec Gemini
- Mise en place de l'environnement de développement
- Utilisation de l'API et du SDK Gemini
- Authentification, jetons et clés API
- Laboratoire pratique : Exécution de votre premier prompt Gemini à l'aide de Python
Module 4 : Travailler avec les modèles Gemini
- Exploration des différents types de modèles Gemini et de leurs capacités
- Sélection de modèles appropriés pour des tâches de langage, d'image ou multimodales
- Initialisation et test des modèles génératifs
- Exercice pratique : Comparaison des sorties des modèles texte-vers-texte et image-vers-texte
Module 5 : Applications pratiques et cas d'usage
- Intégration de l'IA Gemini dans les applications de chat et de Q&A
- Développement d'outils de recherche sémantique et de résumé
- Utilisation éthique de l'IA et considérations sur le biais
- Projet en groupe : Création d'un « Assistant de recherche intelligent » à l'aide de NotebookLM et Gemini
Module 6 : Fonctionnalités avancées et personnalisation
- Optimisation des prompts et gestion avancée du contexte
- Utilisation de Gemini pour la génération et le débogage de code
- Workflows de fine-tuning avec Google Cloud Vertex AI
- Activité pratique : Personnalisation des réponses du modèle à l'aide de paramètres et de contrôle de température
Module 7 : Projets et collaboration dans le monde réel
- Planification collaborative de projets et mise en place des workflows
- Intégration de l'IA Gemini avec d'autres outils Google (Drive, Docs, Sheets)
- Projet en équipe : Conception et déploiement d'une petite application IA (par exemple, résumateur de contenu, chatbot ou générateur d'idées)
- Examen par les pairs et discussion sur les résultats du projet
Module 8 : Évaluation et perspectives futures
- Résolution des problèmes courants dans les projets Gemini
- Exploration de la feuille de route de l'API Gemini et des fonctionnalités à venir
- Bonnes pratiques pour la gouvernance et la scalabilité de l'IA
- Activité de clôture : Réflexion sur les leçons pratiques apprises et leurs applications professionnelles
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l'IA
- Une expérience avec les API et les services cloud
- Une expérience en programmation Python
Public cible
- Développeurs
- Data scientists
- Enthusiastes de l'IA
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et sujet de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique