Gemini 4 Argon AI 課程

實體AI教學課程內容

課程名稱：Gemini 4 Argon 旗艦推理模型與自主代理實戰課程

課程時數：2 小時

Gemini 4 Argon 課程簡介：

本課程專為開發者、技術人員及企業專業人士設計，深入介紹 Google DeepMind 最新推出的旗艦推理模型 Gemini 4 Argon。課程將聚焦於該模型在複雜軟件工程、百萬級長上下文解碼、跨領域深度推理及防禦性網絡安全等方面的突破性應用。學員透過這場緊湊的 2 小時教學，將學會如何在真實業務與開發場景中，靈活調用 Gemini 4 Argon 的強大效能，實現高階的工作流程自動化與自主多步代理部署。

Gemini 4 Argon 學習目標：

1. 掌握 Gemini 4 Argon 的核心架構與各項進階功能，包含統一的百萬級 Token 上下文窗口與長解碼機制。

2. 學習設定不同的思考級別（Low、Medium、High）以應對多變的複雜推理與程式碼編寫任務。

3. 實踐如何運用隱式快取與 API 參數調整來優化系統運作成本及回應效率。

4. 探索模型在防禦性網絡安全、企業工作流自動化及多模態長影片理解中的實際操作技巧。

Gemini 4 Argon 課程大綱：

第一單元：Gemini 4 Argon 模型架構與核心亮點解析（30 分鐘）

• Google DeepMind 最新旗艦推理模型定位與效能優勢

• 統一的 100 萬個 Token 輸入與輸出上下文窗口特性

• 長解碼（Long Decode）與超長文本、跨文件分析的底層邏輯

• 成本結構、隱式快取機制與 API 整合基本規則

第二單元：進階推理設定與思考級別調控實戰（45 分鐘）

• 思考級別（Low、Medium、High）的選擇策略與適用場景

• 如何針對複雜軟件工程與深奧數學科學問題配置最高推理能力

• 背景執行（Background Execution）與處理大型輸出內容的實務技巧

• 錯誤處理機制、參數規範與常見 API 整合注意事項

第三單元：自主多步代理與企業工作流程應用（30 分鐘）

• 結合 Gemini 4 Argon 建立自動化多步驟代理（Multi-step Agents）

• 處理專業領域知識、法律、金融與多模態長影片理解的案例剖析

• 防禦性網絡安全應用：自主漏洞尋找、驗證與修補策略

• 提示注入防禦與維持系統安全防護的實務守則

第四單元：Q&A 與實戰應用總結（15 分鐘）

• 學員學術與商業專案導入諮詢

• 最佳實踐總結與未來 AI 應用發展趨勢展望