本课程介绍了 Gemini AI 和 Vertex AI 的基本要素，将架构见解与实践编码、多模态开发和智能代理创建融为一体。本课程旨在为您提供理论基础和实践经验，探讨 Google 最先进的人工智能系统如何改变软件开发、数据分析和实际应用。 通过指导课程和演示，您将学习如何使用 Gemini 的多模态架构、利用文本和视觉 API、使用人工智能驱动的代码生成构建更智能的应用程序，以及在 Vertex AI 上设计智能代理。您还将探索高级模型调整、接地技术和部署策略，以创建可靠的、生产就绪的人工智能解决方案。 在本课程结束时，您将能够： - 理解 Gemini 的多模态架构、API 和核心功能。 - 为文本、视觉和代码任务实施 Gemini，包括函数调用和文档理解。

- 应用提示工程策略和最佳实践进行代码生成、优化和测试。 - 使用 Gemini Live API 和自然语言到数据库技术开发多模态应用程序。 - 探索顶点人工智能基础、模型花园和 Google 的基础模型（Gemini、Imagen、Veo）。 - 使用 LoRA、QLoRA 和评估指标对 Gemini 和 Vertex AI 模型进行调整、评估和优化 - 使用平衡成本、延迟、吞吐量和性能的策略部署 AI 系统。 本课程非常适合想要构建由 Google Gemini AI 和 Vertex AI 支持的下一代应用程序的开发人员、数据科学家和人工智能从业人员。 对 Python 和机器学习有基本了解会有所帮助，但不要求事先具有 Gemini 或 Vertex AI 经验。 加入我们，探索多模态人工智能的前沿，发现如何利用 Gemini 和 Vertex AI 构建更智能、更可靠的应用程序！