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AI 基礎架構：Cloud TPU
Earned Jan 8, 2026 EST
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介
Earned Jan 8, 2026 EST
AI 基礎架構：Cloud GPU
Earned Jan 8, 2026 EST
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Dec 16, 2025 EST
圖像生成簡介
Earned Dec 15, 2025 EST
歡迎來到 Cloud TPU 課程。我們將探討在各種情境下使用 TPU 的優缺點，並比較不同的 TPU 加速器，協助您選擇合適的工具。您將瞭解如何盡可能提高 AI 模型的效能和效率，以及互通的 GPU/TPU 對於打造靈活的機器學習工作流程有多重要。我們會透過引人入勝的內容和實際演示，一步步引導您有效運用 TPU。
準備開始使用 AI Hypercomputer 了嗎？這門課程可讓您快速上手！我們將介紹這個架構的基本概念，以及此架構如何幫助 AI 處理 AI 工作負載。您將瞭解 Hypercomputer 內的不同元件，例如 GPU、TPU 和 CPU，以及如何視需求選擇合適的部署方法。
想瞭解 AI 背後的強大硬體嗎？本單元將深入解析針對效能最佳化的 AI 電腦，說明其重要性。我們將探討 CPU、GPU 和 TPU 如何大幅加速 AI 任務運算，分析各自的特點，以及 AI 軟體如何充分利用這些硬體效能。單元結束後，您將清楚掌握如何根據 AI 專案挑選合適的 GPU，並做出明智的 AI 工作負載決策。
「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎 模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
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。