Google Gemini AI 教學課程目標受眾: 本課程適合對大型語言模型和 AI 應用感興趣的各個層級學習者，包括開發者、研究人員、產品經理、學生，以及任何想要了解和應用 Gemini AI 的用戶。 課程將根據不同程度的學習者提供不同深度的內容。
Google Gemini AI 教學課程目標:
了解 Google Gemini AI 的核心概念、架構和功能。
學習如何使用 Gemini API 開發各種 AI 應用程式。
掌握 Gemini 的進階技巧，例如：微調、提示工程、模型選擇等。
培養學員的創意思維，引導其獨立探索 Gemini AI 的應用可能性。
了解 Gemini AI 的倫理和社會影響。
Google Gemini AI 教學課程大綱:
模組一：認識 Google Gemini AI (約 30 分鐘)
1.1 大型語言模型的發展與 Gemini 的定位
概述大型語言模型 (LLM) 的發展歷程，以及 Gemini 在其中的地位和突破。
解釋 Gemini 的多模態能力及其相較於其他 LLM 的優勢。
1.2 Gemini 的核心架構和功能
深入探討 Gemini 的模型架構，包括其訓練方式和主要組成部分。
詳細介紹 Gemini 的各種功能，例如：文本生成、程式碼生成、圖像理解、多模態推理等。
1.3 Gemini 的不同版本和應用場景
介紹 Gemini 的不同版本 (例如：Nano, Pro, Ultra) 以及它們各自的特性和適用場景。
提供實際案例，展示 Gemini 在不同領域的應用，例如：自然語言處理、程式碼輔助、創意內容生成等。
模組二：使用 Gemini API 開發應用 (約 60 分鐘)
2.1 API 基礎：驗證、請求和響應
講解如何獲取和使用 Gemini API 金鑰，進行身份驗證。
示範如何使用不同的程式語言 (例如：Python, JavaScript) 發送 API 請求，並解析 API 響應。
2.2 文本生成：從故事創作到程式碼生成
引導學員使用 Gemini API 進行文本生成，例如：寫故事、詩歌、文章、程式碼等。
講解如何使用不同的參數控制文本生成的風格、長度、內容等。
2.3 圖像理解和多模態任務
示範如何使用 Gemini API 進行圖像理解，例如：圖像描述、圖像問答等。
介紹如何結合文本和圖像進行多模態任務，例如：視覺問答、圖像生成等。
模組三：Gemini 進階技巧 (約 90 分鐘)
3.1 提示工程：引導 Gemini 生成更優質的輸出
深入講解提示工程的技巧，例如：如何設計有效的提示、如何使用 few-shot learning、如何控制輸出格式等。
提供大量的實例和練習，幫助學員掌握提示工程的精髓。
3.2 微調 Gemini：定制你的專屬模型
講解如何使用自己的數據微調 Gemini 模型，使其更適應特定任務和領域。
介紹微調的最佳實踐，例如：數據準備、模型選擇、評估指標等。
3.3 模型選擇和最佳化：選擇最合適的 Gemini 版本
比較不同 Gemini 版本的性能和價格，幫助學員根據需求選擇最合適的版本。
講解如何最佳化 API 請求，提高效率和降低成本。
模組四：Gemini 的倫理和社會影響 (約 30 分鐘)
4.1 AI 的倫理問題：偏見、公平性和透明度
探討大型語言模型的倫理問題，例如：數據偏見、模型公平性、結果可解釋性等。
4.2 AI 的社會影響：機遇與挑戰
分析 AI 技術對社會的影響，包括其帶來的機遇和挑戰。
4.3 負責任地使用 AI：最佳實踐和規範
介紹負責任地使用 AI 的最佳實踐和規範，例如：數據隱私、模型安全、用戶知情權等。
模組五：Gemini 的未來發展和應用前景 (約 30 分鐘)
5.1 Gemini 的發展路線圖
5.2 AI 技術的未來趨勢和應用前景
5.3 推薦學習資源，例如：Google AI Blog、Gemini 官方文檔、相關研究論文等。
Google Gemini AI 教學課程形式: 可以是上門小班教學, 學校上門教學, 一對一教學或網上教學皆適用 。
