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JIUN YING WU

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Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Jun 6, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Jun 5, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 Earned Jun 4, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 Earned Jun 3, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 Earned Jun 3, 2024 EDT
探索生成式 AI - Vertex AI Earned May 31, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned May 31, 2024 EDT
在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini 1.0 Pro Earned May 31, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned May 31, 2024 EDT
負責任的 AI 技術:透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned May 31, 2024 EDT
在 Vertex AI 設計提示 Earned May 31, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned May 30, 2024 EDT
大型語言模型簡介 Earned May 30, 2024 EDT
生成式 AI 簡介 Earned May 30, 2024 EDT

Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值,以及如何獲得技能徽章,進一步展示您的 Google Cloud 技能。

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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型,並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室,您將能探索從提示到正式環境的生命週期,同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio,在專案中發揮生成式 AI 的潛能。

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Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。 完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具,以及建構安全網路。

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Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI

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Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式,以及不同的運算選項。

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探索生成式 AI - Vertex AI 課程包含一系列實驗室,幫助您瞭解 如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。透過實驗室,您將瞭解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison、 和 textembedding-gecko。您也會瞭解提示設計、最佳做法、 以及這些模型如何用於構思、文字分類、文字擷取、文字 摘要等。您也會瞭解如何透過 Vertex AI 自訂訓練功能調整基礎模型, 並將模型部署至 Vertex AI 端點。

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本課程將介紹擴散模型,這是一種機器學習模型,近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學,尤其深受熱力學影響。過去幾年來,在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中,擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論,並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。

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這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini 1.0 Pro 模型,讓您瞭解 Gemini API 及其生成式 AI 模型,並學習如何透過程式碼存取 Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.0 Pro Vision 模型。另外,您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示,測試模型的功能。

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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型,並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室,您將能探索從提示到正式環境的生命週期,同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio,在專案中發揮生成式 AI 的潛能。

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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習,以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說,談論負責任的 AI 技術可能不難,如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術,本課程絕對能助您一臂之力。 您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談,協助貴機構奠定良好基礎,實踐負責任的 AI 技術。

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完成 在 Vertex AI 設計提示 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Vertex AI 設計提示、分析圖片,以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容, 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。

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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性,以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。

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這是一堂入門級的微學習課程,旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途,並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外,也會介紹多項 Google 工具,協助您自行開發生成式 AI 應用程式。

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這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式,以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具,協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。

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