Imagine creată de autor
 

Introducere în Gemeni

Este epoca modelelor de limbaj și zodia Gemeni este cel mai recent și mai capabil model Google de până acum.

Gemeni este rezultatul eforturilor de colaborare pe scară largă ale echipelor din Google, inclusiv ale colegilor noștri de la Google Research. A fost construit de la zero pentru a fi multimodal, ceea ce înseamnă că poate generaliza și înțelege fără probleme, poate opera și combina diferite tipuri de informații, inclusiv text, cod, audio, imagine și video.

Dacă sunteți interesat să aflați despre Gemeni, modele lingvistice și să le folosiți în beneficiul dvs., Google a lansat o nouă cale de învățare axată pe modele lingvistice intermediare, Gemeni pentru Google Cloud Learning Path. Aflați mai jos despre calea de învățare.

Calea de Învățare

Google Cloud Gemini Learning Path demonstrează cum Gemenii pot fi un multiplicator de forță pentru o serie de roluri diferite. Complet cu interfața conversațională de chat în limbaj natural, Gemini permite interacțiuni rapide pentru întrebări legate de cloud sau oferă sfaturi despre cele mai bune practici. Ajută la codificarea sarcinilor, oferind completări de cod sau generare de cod pe măsură ce tastați sau, ocazional, pe baza comentariilor făcute. Calea de învățare poate facilita diferite roluri, cum ar fi dezvoltatori, analiști de date, ingineri cloud, arhitecți și ingineri de securitate.

În primul curs, Gemini pentru dezvoltatori de aplicații, aflați cum vă poate ajuta Gemini să construiți aplicații. Aflați totul despre solicitarea, obținerea explicației codului și chiar generarea codului.

În cel de-al doilea curs, Gemini for Cloud Architects, află cum Gemini ajută la furnizarea infrastructurii. Vedeți cum poate Gemini să explice infrastructura, să actualizeze infrastructura și să implementeze clustere Google Kubernetes Engine. Cursul folosește un laborator practic pentru a ajuta la consolidarea învățării.

Al treilea curs, Gemeni for Data Scientists and Analysts, descoperă poate ajuta la analiza datelor și la realizarea de predicții. Cu accent pe datele clienților, aflați cum să identificați, să clasificați și să dezvoltați clienți noi cu ajutorul BigQuery de la Google.

Următorul curs, Gemini pentru ingineri de rețea, demonstrează modul în care Gemini îi ajută pe inginerii de rețea să creeze și să gestioneze rețele cloud private virtuale. Aflați strategii de îndemnare pentru ca Gemeni să vă asiste în sarcinile dvs. de rețea.

Al cincilea curs este intitulat Gemini pentru ingineri de securitate și este conceput pentru a vă arăta cum să tratați Gemini ca un colaborator pentru securizarea mediului și a resurselor dvs. cloud. Veți vedea cum vă poate ajuta Gemini să implementeze exemple de încărcături de lucru într-un mediu Google Cloud și să identifice configurațiile greșite de securitate.

Cursul numărul 6, Gemini pentru ingineri DevOps, acoperă modul în care Gemini poate ajuta inginerii să-și gestioneze infrastructura. Utilizați Gemini pentru înțelegerea și gestionarea jurnalelor de aplicații, pentru a crea un cluster Google Kubernetes Engine și multe altele.

Al șaptelea curs, Gemini pentru SDLC end-to-end, demonstrează utilizarea Gemini alături de produse și servicii suplimentare Google pentru a dezvolta, testa, implementa și gestiona propriile aplicații, de la început până la implementare.

În cursul final din calea de învățare, Dezvoltați aplicații GenAI cu Gemini și Streamlit, aflați totul despre generarea de text, utilizarea apelurilor de funcții și crearea și implementarea unei aplicații Streamlit cu Cloud Run.

Rezumat

Aflați cum să utilizați Gemini pentru o serie întreagă de sarcini de inginerie cu cea mai recentă cale de învățare a Google Cloud, Gemeni pentru Google Cloud Learning Path. Consultați informațiile mai detaliate curs cu curs pentru a vedea dacă acesta este ceva de care ați putea beneficia în viața profesională.

Matthew Mayo (@mattmayo13) deține o diplomă de master în informatică și o diplomă de licență în data mining. În calitate de Managing Editor, Matthew își propune să facă accesibile concepte complexe de știință a datelor. Interesele sale profesionale includ procesarea limbajului natural, algoritmii de învățare automată și explorarea AI emergente. El este condus de misiunea de a democratiza cunoștințele în comunitatea științei datelor. Matthew face coduri de la vârsta de 6 ani.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.kdnuggets.com/free-google-cloud-learning-path-for-gemini?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-google-cloud-learning-path-for-gemini