Programa do Curso

Módulo 1: Introdução à IA e Google Gemini

  • O que é Inteligência Artificial (IA)?
  • Visão geral do Google Gemini AI e seu ecossistema
  • Principais características e vantagens do Gemini em relação a outros modelos de IA
  • Atividade Prática: Explorando o Gemini AI através da demonstração do Google AI Studio

Módulo 2: Entendendo Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

  • Fundamentos dos modelos de linguagem grandes
  • A arquitetura e operação dos modelos Gemini
  • Comparando o Gemini com GPT e outros modelos líderes
  • Laboratório Prático: Visualizando a tokenização e as respostas do modelo usando prompts de exemplo

Módulo 3: Introdução ao Gemini

  • Trabalhando com a API e SDK do Gemini
  • Autenticação, tokens e chaves de API
  • Laboratório Prático: Executando seu primeiro prompt do Gemini usando Python

Módulo 4: Trabalhando com Modelos Gemini

  • Explorando diferentes tipos de modelos Gemini e suas capacidades
  • Selecionando modelos apropriados para tarefas de linguagem, imagem ou multimodal
  • Inicializando e testando modelos gerativos
  • Exercício Prático: Comparando as saídas dos modelos texto-para-texto e imagem-para-texto

Módulo 5: Aplicações Práticas e Casos de Uso

  • Integrando o Gemini AI em aplicativos de chat e Q&A
  • Desenvolvendo ferramentas de pesquisa semântica e resumo
  • Uso ético da IA e considerações sobre vieses
  • Projeto em Grupo: Construindo um "Assistente de Pesquisa Inteligente" usando NotebookLM e Gemini

Módulo 6: Recursos Avançados e Personalização

  • Otimização de prompts e manipulação avançada de contexto
  • Usando o Gemini para geração e depuração de código
  • Fluxos de trabalho de ajuste fino com Google Cloud Vertex AI
  • Atividade Prática: Personalizando respostas do modelo usando parâmetros e controle de temperatura

Módulo 7: Projetos do Mundo Real e Colaboração

  • Planejamento colaborativo de projetos e configuração de fluxo de trabalho
  • Integrando o Gemini AI com outras ferramentas Google (Drive, Docs, Sheets)
  • Projeto em Equipe: Design e implementação de uma pequena aplicação de IA (por exemplo, resumidor de conteúdo, chatbot ou gerador de ideias)
  • Avaliação por pares e discussão dos resultados do projeto

Módulo 8: Avaliação e Direções Futuras

  • Solução de problemas comuns em projetos Gemini
  • Explorando o roadmap da API Gemini e recursos futuros
  • Melhores práticas para governança e escalabilidade de IA
  • Atividade Final: Reflexão sobre lições práticas aprendidas e aplicações na carreira

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de IA
  • Experiência com APIs e serviços em nuvem
  • Experiência em programação Python

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados
  • Entusiastas de IA
 14 Horas

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas