Démarrer avec Google Gemini IA

Objectifs

• Configurer et utiliser efficacement Google Gemini AI et ses outils connexes.


• Développer des applications alimentées par l'IA en utilisant des entrées textuelles et d'images.


• Utiliser NotebookLM pour des flux de travail d'IA pratiques et la raisonnement basé sur les documents.


• Collaborer en petits groupes pour concevoir et déployer des prototypes d'IA fonctionnels.

Description

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

Conditions d'accès

Une comprehension des concepts de base de l IA
Une experience avec les API et les services cloud
Une experience en programmation Python