Schulungsübersicht

Modul 1: Einführung in KI und Google Gemini

  • Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
  • Überblick über Google Gemini AI und dessen Ökosystem
  • Hauptmerkmale und Vorteile von Gemini im Vergleich zu anderen KI-Modellen
  • Praktische Übung: Erkundung von Gemini AI durch die Google AI Studio Demo

Modul 2: Verstehen von großen Sprachmodellen (LLMs)

  • Grundlagen großer Sprachmodelle
  • Aufbau und Funktionsweise der Gemini-Modelle
  • Vergleich von Gemini mit GPT und anderen führenden Modellen
  • Praktisches Labor: Visualisierung von Tokenisierung und Modellantworten durch Beispielanfragen

Modul 3: Erste Schritte mit Gemini

  • Einrichten der Entwicklungsumgebung
  • Arbeiten mit der Gemini-API und -SDK
  • Authentifizierung, Tokens und API-Schlüssel
  • Praktisches Labor: Ausführen Ihrer ersten Gemini-Anfrage in Python

Modul 4: Arbeiten mit Gemini-Modellen

  • Erkundung verschiedener Gemini-Modelltypen und -fähigkeiten
  • Auswahl geeigneter Modelle für Sprach-, Bild- oder multimodale Aufgaben
  • Initialisieren und Testen von generativen Modellen
  • Praktische Übung: Vergleich der Ausgaben von Text-zu-Text- und Bild-zu-Text-Modellen

Modul 5: Praktische Anwendungen und Use Cases

  • Integration von Gemini AI in Chat- und Q&A-Anwendungen
  • Entwicklung semantischer Such- und Zusammenfassungstools
  • Ethische KI-Nutzung und Bias-Betrachtungen
  • Gruppenprojekt: Erstellen eines „Smart Research Assistants“ mit NotebookLM und Gemini

Modul 6: Fortgeschrittene Funktionen und Anpassung

  • Prompt-Optimierung und erweiterte Kontextverarbeitung
  • Nutzung von Gemini für Codegenerierung und -fehlerbehebung
  • Fine-Tuning-Arbeitsabläufe mit Google Cloud Vertex AI
  • Praktische Übung: Anpassen von Modellantworten durch Parameter und Temperatursteuerung

Modul 7: Real-World-Projekte und Zusammenarbeit

  • Kollaboratives Projektplanung und Workflow-Einrichtung
  • Integration von Gemini AI mit anderen Google-Tools (Drive, Docs, Sheets)
  • Teamprojekt: Design und Deployment einer kleinen KI-Anwendung (z. B. Inhaltszusammenfasser, Chatbot oder Ideengenerator)
  • Mitgliederbewertung und Diskussion der Projektresultate

Modul 8: Bewertung und zukünftige Richtungen

  • Troubleshooting bei häufigen Problemen in Gemini-Projekten
  • Erkundung der Gemini API-Roadmap und kommender Funktionen
  • Bewährte Methoden für KI-Regulierung und Skalierbarkeit
  • Abschlussaktivität: Reflexion über praktische Erkenntnisse und Berufsanwendungen

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Eine Grundverständnis von KI-Konzepten
  • Erfahrung mit APIs und Cloud-Diensten
  • Erfahrungen in Python-Programmierung

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Datenspezialisten
  • KI-Enthusiasten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien