Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Modül 1: Yapay Zeka ve Google Gemini'ye Giriş
- Yapay Zeka (AI) nedir?
- Google Gemini AI'nin genel bakış ve ekosistemi
- Gemini'in diğer AI modellerine göre ana özellikleri ve avantajları
- Uygulama: Google AI Studio demoesi aracılığıyla Gemini AI'yi keşfetme
Modül 2: Büyük Dil Modellerini Anlama (LLMs)
- Büyük dil modellerinin temel ilkeleri
- Gemini modellerinin mimarisi ve çalışması
- Gemini'yi GPT ve diğer önde gelen modellere karşılaştırma
- Uygulama Laboratuvarı: Örnek teşvikler kullanarak tokenizasyonu ve model yanıtını görselleştirme
Modül 3: Gemini ile Başlarken
- Geliştirme ortamını kurma
- Gemini API ve SDK ile çalışma
- Kimlik doğrulama, tokenlar ve API anahtarları
- Uygulama Laboratuvarı: Python kullanarak ilk Gemini teşviki çalıştırma
Modül 4: Gemini Modelleri ile Çalışma
- Farklı Gemini model türlerini ve yeteneklerini keşfetme
- Dil, görüntü veya çoklu medya görevleri için uygun modellerin seçimi
- Üretken modelleri başlatma ve test etme
- Pratik Çalışma: Metin- metin ve görüntü-metin model çıktılarını karşılaştırma
Modül 5: Pratik Uygulamalar ve Kullanım Alanları
- Gemini AI'yi sohbet ve soru-cevap uygulamalarına entegrasyon
- Anlamsal arama ve özeti oluşturma araçlarının geliştirilmesi
- Etik AI kullanımı ve önyargı dikkate alınması
- Grup Projesi: NotebookLM ve Gemini kullanarak "Akıllı Araştırma Asistanı" oluşturma
Modül 6: Gelişmiş Özellikler ve Özelleştirme
- Teklif optimizasyonu ve gelişmiş bağlam yönetimi
- Gemini'yi kod üretimi ve hata ayıklama için kullanma
- Google Cloud Vertex AI ile ince ayar iş akışları
- Uygulama: Parametreleri ve sıcaklık kontrolünü kullanarak model yanıtlarını özelleştirme
Modül 7: Gerçek Dünya Projeleri ve İşbirliği
- İş birlikli proje planlaması ve iş akışı kurulumu
- Gemini AI'yi diğer Google araçlarıyla (Drive, Docs, Sheets) entegrasyon
- Ekip Projesi: Küçük bir AI uygulaması tasarlamak ve dağıtmak (örneğin, içerik özeti oluşturma, sohbet botu veya fikir üreteci)
- Proje sonuçlarının eş değerlendirmesi ve tartışması
Modül 8: Değerlendirme ve Gelecekteki Yönelimler
- Gemini projelerinde yaygın sorunları giderme
- Gemini API yol haritasını ve yaklaşan özelliklerini keşfetme
- AI yönetimi ve ölçeklendirme için en iyi uygulamalar
- Kapanış Etkinliği: Pratik derslerden öğrendiklerine ve kariyer uygulamalarına odaklanma
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Temel AI kavramlarının anlaşılması
- API'ler ve bulut hizmetleriyle deneyim
- Python programlama deneyimi
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
- Veri bilimcileri
- AI tutkusu sahipleri
14 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Akış, enerji ve sunum konusu
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Eğitim - Google Gemini AI for Data Analysis
Yapay Zeka Çevirisi