Kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI Agent chất lượng cao
AISchool
Học các kỹ thuật Context Engineering để tạo ra AI agent chất lượng cao thông qua thực hành.
Trung cấp trở lên
AI Agent, LangGraph, AI
Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.
392 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn


Cấu trúc và đặc điểm của mô hình Google Gemini
Cách tạo ứng dụng AI đa phương thức bằng API Google Gemini
Cách tạo ứng dụng AI với Streamlit
Khái niệm về mô hình Gemma và cách tinh chỉnh mô hình Gemma cho tập dữ liệu tôi muốn.
Cách tạo nhiều ứng dụng AI khác nhau bằng API OpenAI
Sau khi tìm hiểu các khái niệm và cách sử dụng API của LLM đa phương thức Gemini, bạn sẽ tạo ứng dụng AI của riêng mình bằng Streamlit.

Bất kỳ ai muốn tìm hiểu các nguyên tắc và cách sử dụng mô hình Gemini LLM Đa phương thức

Bất kỳ ai muốn phát triển ứng dụng AI bằng Streamlit

Bất kỳ ai muốn so sánh và đánh giá các mô hình LLM khác ngoài GPT

H. Google Gemini là gì?
Google Gemini là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức tiên tiến do Google DeepMind phát triển. Được thiết kế để kế thừa các phiên bản tiền nhiệm LaMDA và PaLM2, Gemini có ba phiên bản: Gemini Ultra, Gemini Pro và Gemini Nano , được thiết kế để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau trên nhiều nền tảng, từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị di động.
Được giới thiệu vào ngày 6 tháng 12 năm 2023, Gemini được định vị là đối thủ cạnh tranh của GPT-4 của OpenAI và cung cấp dịch vụ Gemini, một chatbot AI tạo ra tương tự như ChatGPT.
Vì được giảng dạy theo phương pháp đa phương thức, bạn có thể hiểu và tạo ra hình ảnh, âm thanh và video ngoài nội dung văn bản mà các chương trình LLM truyền thống đề cập .
H. Người chơi có cần kiến thức không?
Bài giảng này [Lớp Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh (LLM) Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người Phần 3 - Xây dựng Ứng dụng AI với Google Gemini API, OpenAI API và Gemma] giả định bạn đã có kiến thức trước về Python, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, LLM, OpenAI API và LangChain . Do đó, bài giảng tiên quyết [LLM Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Mọi Người (LLM) Phần 1 - Tinh chỉnh Llama 2 ] Trước tiên, vui lòng tham gia khóa học [Mô hình ngôn ngữ lớn cho mọi người LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 2 - Xây dựng ChatGPT của riêng bạn với LangChain] .
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn tìm hiểu cấu trúc và đặc điểm của mô hình Google Gemini
Bất kỳ ai muốn tạo ứng dụng AI đa phương thức bằng API Google Gemini
Bất cứ ai muốn tìm hiểu cách tạo ứng dụng AI bằng Streamlit
Những người muốn có được một công việc trong lĩnh vực liên quan đến nghiên cứu deep learning
Những người muốn tiến hành nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo/deep learning
Những người chuẩn bị học cao học về trí tuệ nhân tạo (AI)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python
Hiểu các cấu trúc dữ liệu cơ bản như Danh sách và Từ điển trong Python
Bài giảng tiên quyết [Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Phần 1 dành cho mọi người - Thử tinh chỉnh Llama 2] Trải nghiệm khóa học
Khóa học tiên quyết [LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) Phần 2 - Tạo ChatGPT của riêng bạn với LangChain] Trải nghiệm khóa học
9,747
Học viên
750
Đánh giá
357
Trả lời
4.6
Xếp hạng
32
Các khóa học
Tất cả
42 bài giảng ∙ (6giờ 7phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
10 đánh giá
4.8
10 đánh giá
Đánh giá 14
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 4.5
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 3.3
Đánh giá 23
∙
Đánh giá trung bình 4.9
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
1.161.676 ₫