GDG (Google Developer Groups) 是由 Google 支持的全球開發者社群。 這些社群是由對 Google 技術感興趣的當地開發者自發組織和運營的,他們充滿熱情,樂於分享和學習。 DevFest 是全球性的活動,每年在全球各地舉辦,涵蓋的技術領域廣泛,包括 Android、Web、雲端、機器學習等。DevFest 的目的在於促進開發者交流和分享,幫助開發者學習新技術、建立人脈,並了解 Google 最新的開發者工具和技術。
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一年一度的 Google 開發者大會 DevFest 即將在台中盛大登場!身為中部科技愛好者的你,絕對不能錯過這個與全球開發者一同交流學習的機會。我們將邀請各領域專家分享最新技術趨勢與實務經驗,讓參與者能深入淺出地學習新技能。無論你是資深工程師、對程式設計充滿好奇的學生,或是想了解最新科技發展的科技愛好者,都能在 DevFest 找到屬於自己的學習天地。
講者與題目
🎙️ Jerry Wu/Google Developer Expert in Machine Learning/CEO-APMIC
📕 Google的LLM分析者Gemma Scope
大語言模型在企業上會遇到的挑戰是LLM輸出的內容可能會有幻覺、偏差的問題,為了避免模型輸出這類內容,我們必須從語言模型本身來進行分析。Gemma Scope就是為了這個而生,可以自動化拆解對話內容以及LLM的思考方式,進而確保LLM能夠輸出穩定的內容,本主題主要分享該模型的技術內容與案例。
🎙️ Tzer-jen Wei/Machine Learning GDE/National Yang Ming Chiao Tung University
📕 題目: Gemma 2:開源語言模型的實際應用與性能比較
Gemma 2是 Google 主打的「開源」語言模型,憑藉其強大的靈活性和可擴展性,在 lmsys 的評測中脫穎而出,特別是 Gemma 2 9B 和 27B 參數的優異表現。通過 Google AI Studio 的開發環境,開發者可以快速上手。但在實際任務上,Gemma 2 表現如何呢?我們將在特定任務上,探討 Gemma 2與其他同等級的模型(如 LLaMA、Mistral、QWen 類似規模的模型)的比較。
🎙️ Simon Liu/Google GenAI GDE
📕 從日韓 Gemma 經驗來看台灣開源 LLM 模型機會
在10月初,我有幸前往東京的 Google 總部參加了Google Gemma Developer Day Tokyo,與來自Google Deepmind、日本、韓國的專家們進行了深入交流。這次活動讓我對 Google 開源 LLM 模型 Gemma 有了更全面的了解,並啟發了我對台灣在這項技術中的潛力進行思考。本次議程,我將探討台灣如何把握 Gemma 所帶來的機會,並探討實際應用的可能性,無論是在產業創新、技術開發,都有許多值得深入挖掘的方向。
🎙️ Jintin Lin/GDE Android
📕 From Android to AI-droid - 給 Android 工程師的 AI 入門。
AI 正在徹頭徹尾的改變這個世界,不論你在哪個產業,扮演哪個角色。
作為世界級 AI 大頭的 Google 在 2024 的 Google IO 上一共提到了 121 次的 AI,而 Android 作為 Google 旗下最重要平台之一,又有哪些好用的工具或功能,可以加速我們開發或是提供給使用者更好的體驗呢?
在這場演講中,我們將帶您一窺 AI 的強大功能,並分享實用的開發技巧。
🎙️ Richard / Firebase GDE / TNL Mediagene, Inc. CTO
📕 Firebase Data Connect - 打造基於 GraphQL 與 PostgreSQL 的資料驅動應用程式
在現代應用程式開發中,有效率地管理和存取數據是不可或缺的關鍵要素。本演講將深入探討如何運用 Firebase Data Connect 這個強大的工具,結合 GraphQL 的靈活查詢能力與 PostgreSQL 的穩定性能,打造出高效能的資料驅動應用程式。
🎙️ Edward/Customer Engineer Google Cloud
📕 淺談 Vertex AI code interperter 與應用實例
對於遊戲的評論,只能做情緒分析嗎? 透過 Vertex AI 擴充套件中的 Code Interpreter,用來生成分析程式,深入探討遊戲評論的世界。 我們將超越基本的「正面/負面」分析,探索如何利用大型語言模型 (LLM) 的力量從玩家回饋中提取精細的見解。
🎙️ NiJia/Technology Evangelist LINE
📕 在 GCP 運用Parse 全家餐管理那堆 AI 應用的資料
- 每次新AI點子來,光弄個backend就夠麻煩,有更快方案?
- 作為一個後端資源中心,怎麼快速又有加購的提供API?
- 如何在GCP上快速上手Parse
🎙️ Caesar/皇漢科技 EXMA-Square 創辦人/台灣 JavaScript 開發者年會(JSDC)的創始核心成員之一
🎙️ Silas Xie 謝宗穎/DevOps/FullStack
📕 從 A+ 到 AI ++, 初探工程師到 AI 協作工程師
先問好問題,🎙️ Fngi/GDG Taipei Organizer
📕 Navigate Security Decisions with Google Gemini
在網站實作過程中,使用 Google Cloud 的 Gemini 功能識別並修復 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集的安全性問題。
🎙️ Kevin Chiu/GDG Taipei Organizer
📕 Safeguarding with Vertex AI Gemini API
本工作坊將說明如何檢查 Vertex AI Gemini API 回傳的安全評分,以及如何設定安全門檻來篩選回應。
🎙️ Hohsen/後端里長伯
📕 向量搜尋與Embedding Model的進階應用
是否知道如何實作圖搜圖呢?
甚至是圖搜文, 文搜圖, 音搜圖......各式各樣的的型態搜尋方式!
讓我們一起揭開向量搜索的神秘面紗, 體會向量資料庫的威力吧!
在當今跨越文本、圖像甚至多模態資料的需求下,光靠傳統的資料庫已經無法滿足現代的應用需求。
在本演講中,我們將深入探討如何運用 vector 資料庫與 embedding 模型來解決複雜的問題,特別是針對圖文搜尋等多模態應用。
透過 google multimodal與PG Vector 作為範例,從基礎理論到實際操作,深入淺出地帶你了解如何建構更強大的資料檢索系統,並有效提升其應用層次。
🎙️ XiaoSong / Organizer, GDG on Campus NCU
📕 LLM Comparator: Running Comparative Evaluations with Google Vertex Al
Saturday, December 7, 2024
1:00 AM – 9:00 AM (UTC)
12:30 AM | 報到 |
1:00 AM | Google for Developers: 台灣開發者生態計畫介紹 |
2:00 AM | 淺談 Vertex AI code interpreter 與應用實例 |
2:50 AM | 從日韓 Gemma 經驗來看台灣開源 LLM 模型機會 |
3:40 AM | Google 的 LLM 分析者 Gemma Scope |
4:20 AM | 午休時段 |
5:40 AM | Gemma 2:開源語言模型的實際應用與性能比較 |
6:30 AM | LLM Comparator: Running Comparative Evaluations with Google Vertex Al |
7:10 AM | 交流時段 |
7:40 AM | Firebase Data Connect - 打造基於 GraphQL 與 PostgreSQL 的資料驅動應用程式 |
Google Cloud
Customer Engineer
National Yang Ming Chiao Tung University
Machine Learning GDE
CEO @ APMIC
Google Developer Expert in Machine Learning
Google GenAI GDE
TNL Mediagene CTO
Firebase GDE
Android GDE
LINE
Technology Evangelist
皇漢科技 EXMA-Square
創辦人
DevOps / FullStack
GDG Taipei Organizer
backend engineer
GDG Taipei
Organizer
National Central University
GDG Taichung Organizer
台中敏捷社群 Agile.Taichung
現任組織者
GDG Taichung Organizer
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