آموزش Google Gemini برای توسعه‌دهندگان

آموزش Google Gemini برای توسعه‌دهندگان با عنوان اصلی Google Gemini for Developers یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با مدل‌های مختلف Google Gemini 2.x، محیط‌های توسعه هوش مصنوعی و روش کار با ابزارهایی مانند Google AI Studio و Colab Jupyter Notebook آشنا می‌شوید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه Prompt طراحی و آزمایش کنید، تنظیمات مدل را تغییر دهید و از قابلیت‌های پیشرفته Gemini برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.

Google Gemini چیست و چه کاربردی برای توسعه‌دهندگان دارد؟

Google Gemini خانواده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی است که برای درک و تولید محتوا در قالب‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل‌ها قابلیت پردازش متن و محتوای چندرسانه‌ای را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند و امکان ساخت ابزارها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند. آشنایی با مدل‌های Google Gemini 2.x و نسخه‌های آزمایشی آن‌ها به شما کمک می‌کند قابلیت‌های این فناوری را بهتر بشناسید و از امکانات آن در پروژه‌های نرم‌افزاری استفاده کنید.

در این آموزش با محیط‌های مختلف کار با Gemini آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از Google AI Studio برای آزمایش و بررسی مدل‌ها استفاده کنید. همچنین با Google Gemini 2.x Canvas و محیط Colab Jupyter Notebook کار خواهید کرد. این ابزارها به شما کمک می‌کنند ایده‌های خود را آزمایش کنید، رفتار مدل‌های هوش مصنوعی را بررسی کنید و برای توسعه راهکارهای مبتنی بر Gemini آماده شوید.

آموزش Prompt Engineering با Google Gemini

طراحی Prompt یکی از مهم‌ترین مهارت‌ها برای استفاده مؤثر از مدل‌های زبانی است. کیفیت دستورهایی که به مدل ارائه می‌دهید، می‌تواند بر نوع پاسخ و نتیجه نهایی تأثیر بگذارد. در این دوره با روش طراحی و آزمایش Prompt برای مدل‌های Gemini آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از System Instructions، رفتار مدل را بهتر هدایت کنید. این مهارت به شما کمک می‌کند درخواست‌های دقیق‌تری طراحی کنید و پاسخ‌های متناسب‌تری از مدل دریافت کنید.

همچنین با قابلیت Compare Mode در Gemini آشنا خواهید شد که امکان مقایسه نتایج مدل‌ها و Promptهای مختلف را فراهم می‌کند. بخش دیگری از آموزش به طراحی و آزمایش Multimodal Prompts اختصاص دارد. در این روش، به‌جای محدود شدن به متن، می‌توانید از ورودی‌های چندرسانه‌ای نیز استفاده کنید. درک این قابلیت‌ها برای توسعه‌دهندگانی که قصد ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی با ورودی‌ها و خروجی‌های متنوع دارند، اهمیت زیادی دارد.

تنظیمات مدل Google Gemini و پارامترهای هوش مصنوعی

برای کنترل بهتر رفتار مدل‌های هوش مصنوعی، آشنایی با تنظیمات و پارامترهای آن‌ها ضروری است. در این دوره با نحوه پیکربندی Temperature آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه این مقدار را برای کنترل میزان تنوع و خلاقیت پاسخ‌های مدل تغییر دهید. همچنین تنظیمات Safety را بررسی می‌کنید تا با روش کنترل محدودیت‌های ایمنی مدل آشنا شوید. شناخت این تنظیمات به شما کمک می‌کند خروجی مدل را با نیازهای مختلف یک اپلیکیشن هماهنگ کنید.

علاوه بر این، نحوه پیکربندی پارامترهای مدل و استفاده از داشبورد AI Studio را یاد می‌گیرید. داشبورد Google AI Studio محیطی برای بررسی و آزمایش تنظیمات مدل‌های Gemini است و به شما امکان می‌دهد تغییرات مختلف را ارزیابی کنید. با شناخت این قابلیت‌ها می‌توانید هنگام توسعه یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی، تأثیر تنظیمات مختلف را بررسی کرده و پارامترهای مناسب‌تری برای سناریوی موردنظر خود انتخاب کنید.

قابلیت‌ها و ابزارهای پیشرفته Google Gemini

مدل‌های Gemini علاوه بر تولید متن، امکانات دیگری نیز برای پردازش درخواست‌ها و تعامل با ابزارهای خارجی ارائه می‌دهند. یکی از این قابلیت‌ها Structured Output است که به شما امکان می‌دهد خروجی مدل را در قالبی ساختاریافته دریافت کنید. این ویژگی برای سناریوهایی مانند تولید داده‌های قابل پردازش توسط برنامه، استخراج اطلاعات و ارتباط میان مدل هوش مصنوعی و بخش‌های مختلف یک نرم‌افزار کاربرد دارد.

در ادامه با قابلیت‌های Code Execution و Function Calling آشنا می‌شوید. Code Execution امکان اجرای کد را در اختیار مدل قرار می‌دهد و Function Calling به مدل اجازه می‌دهد برای انجام عملیات مشخص، فراخوانی توابع تعریف‌شده را پیشنهاد کند. همچنین قابلیت Grounding را بررسی می‌کنید که به اتصال پاسخ‌های مدل به اطلاعات و منابع مرتبط کمک می‌کند. آشنایی با این ابزارها دید بهتری درباره نحوه توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند و تعامل آن‌ها با داده‌ها و سرویس‌های دیگر به شما می‌دهد.

ساخت اپلیکیشن هوش مصنوعی با Gemini و Veo 2

یکی از کاربردهای جذاب مدل‌های هوش مصنوعی، تولید محتوای چندرسانه‌ای است. در این بخش از آموزش با Veo 2 آشنا می‌شوید و نحوه استفاده از آن برای تولید ویدئو را بررسی می‌کنید. این قابلیت نشان می‌دهد که ابزارهای هوش مصنوعی Google تنها به پردازش متن محدود نیستند و می‌توان از آن‌ها برای تولید انواع محتوای دیجیتال نیز استفاده کرد. آشنایی با این امکانات می‌تواند ایده‌های تازه‌ای برای توسعه محصولات و سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در اختیار شما قرار دهد.

همچنین قابلیت Gemini Live را آزمایش می‌کنید و با یک اپلیکیشن مبتنی بر Gemini کار خواهید کرد. این تجربه به شما کمک می‌کند نحوه استفاده از قابلیت‌های Gemini را در قالب یک برنامه کاربردی بهتر درک کنید. بررسی این امکانات در کنار ابزارهایی که در بخش‌های قبلی یاد گرفته‌اید، دید جامعی از قابلیت‌های این پلتفرم برای توسعه‌دهندگان ایجاد می‌کند و مسیر استفاده عملی از مدل‌های Gemini در پروژه‌های نرم‌افزاری را روشن‌تر می‌سازد.

این آموزش Google Gemini برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگانی مناسب است که می‌خواهند با مدل‌های هوش مصنوعی Google Gemini آشنا شوند و از آن‌ها در پروژه‌های نرم‌افزاری استفاده کنند. اگر با مفاهیم توسعه نرم‌افزار آشنا هستید و قصد دارید مهارت خود را در زمینه کار با مدل‌های زبانی، طراحی Prompt و توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی گسترش دهید، محتوای این آموزش می‌تواند نقطه شروع مناسبی باشد.

همچنین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، مهندسان نرم‌افزار و افرادی که به دنبال شناخت ابزارهای Google برای آزمایش و استفاده از مدل‌های Generative AI هستند، می‌توانند از مباحث این دوره بهره ببرند. آموزش با معرفی ابزارها و محیط‌های توسعه آغاز می‌شود و سپس به سراغ Prompt Engineering، تنظیمات مدل، قابلیت‌های پیشرفته و ساخت اپلیکیشن می‌رود. در پایان نیز با بررسی مراحل بعدی، مسیر ادامه یادگیری و استفاده از Google Gemini را دنبال خواهید کرد.