成为会员时间：2022
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Sep 9, 2024 EDT
图像生成简介
Earned Sep 9, 2024 EDT
Google Cloud 带来信任与安全
Earned Sep 9, 2024 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新
Earned Sep 6, 2024 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造
Earned Aug 24, 2024 EDT
负责任的 AI 简介
Earned Jun 15, 2023 EDT
大型语言模型简介
Earned Jun 15, 2023 EDT
生成式 AI 简介
Earned Jun 15, 2023 EDT
利用 Google Cloud 实现数字化转型
Earned Jan 9, 2023 EST
本课程致力于为您提供所需的知识和工具，让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战，并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。
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。
随着组织将数据和应用迁移到云端，他们必须妥善应对快速变化的安全挑战格局。本课程将探讨云安全基础知识、Google Cloud 基于安全性设计的基础设施的价值以及纵深防御策略，并重点介绍依托 AI 的运营和合规工具如何帮助组织满足严格的全球监管要求。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变，正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，旨在帮助个人在自己的角色中不断成长，并为企业谋求未来发展。
许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。
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。
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。
数字化转型是现代组织的必经之路，而扎实掌握云计算基础知识，是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架，助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式，帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助学员提升岗位能力，从而为企业打造美好未来。