Adarsh Kaasula
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青铜联赛
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本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分,例如自注意力机制,以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务,例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。
本课程简要介绍了编码器-解码器架构,这是一种功能强大且常见的机器学习架构,适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分,以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中,您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码,以用于诗歌生成。
本课程将向您介绍注意力机制,这是一种强大的技术,可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理,以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能,包括机器翻译、文本摘要和问题解答。
本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。
完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Agent Platform 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。
这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。
完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI,展示自己在以下方面的技能: 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能,以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法,并扩展 AI 赋能项目的功能。
Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第一门课程,概述了云计算、Google Cloud 的使用方式以及各种计算选项。
完成“在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 进行图片分类”课程,赢取中级技能徽章 。在此课程中,您将学习如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 来创建和训练机器学习模型。您将主要使用 Vertex AI Workbench 上用户管理的 笔记本。
完成“在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 进行图片分类”课程,赢取中级技能徽章 。在此课程中,您将学习如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 来创建和训练机器学习模型。您将主要使用 Vertex AI Workbench 上用户管理的 笔记本。