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Jesús Morán

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白银联赛

3057 积分
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估 Earned Nov 8, 2025 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Nov 8, 2025 EST
使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Nov 8, 2025 EST
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Nov 7, 2025 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Nov 6, 2025 EST
创建图片标注模型 Earned Nov 4, 2025 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Nov 4, 2025 EST
编码器-解码器架构 Earned Nov 4, 2025 EST
注意力机制 Earned Nov 4, 2025 EST
图像生成简介 Earned Nov 4, 2025 EST

本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果,做好模型评估至关重要。 学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战,并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform,学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。

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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。

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了解 BigQuery 机器学习推理功能,以及数据分析师为何应使用该功能,它有哪些应用场景,有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。

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在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。

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本课程介绍 Vertex AI Studio,这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验,您将探索从提示到产品的整个生命周期,了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio,在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分,例如编码器和解码器,以及如何训练和评估模型。学完本课程,您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

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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。

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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。

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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。

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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。

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