Maneeth Vigneswaran A
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型,向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域,確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。 學員將深入瞭解多種評估指標與方法,以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外,也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題,並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台,學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面,該如何導入穩健的評估程序。
完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Agent Platform 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。
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。
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。
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。
這是 Google Cloud Data Analytics 專業證書五堂課程中的第五堂。在本課程中,您將結合第一到第四堂課程的基礎知識和技能,並活用所學,透過專題實作呈現完整的資料生命週期。您將練習使用雲端式工具,有效率地取得、儲存、處理、分析資料,並以圖表呈現及傳達資料洞察結果。本課程結束後,您將完成一項專案,證明自己精通於有效整理多個來源的資料、向不同相關人士說明解決方案,以及運用雲端式軟體將資料洞察結果以圖表呈現。此外,您還會更新履歷,並練習面試技巧,為應徵和面試做好準備。
這是 Google Cloud Data Analytics 專業證書五堂課程中的第四堂。本課程著重於培養雲端資料圖表製作的技能,共分五個主要階段:敘事、規劃、探索資料、建立圖表,以及與他人分享資料。您還會實際使用 UI/UX 技能,繪製具說服力的雲端原生圖表線框稿,並運用雲端原生資料圖表工具探索資料集、建立報表和資訊主頁,推動決策並促進協作。
Google Cloud 資料分析專業證書課程共有五堂課程,這是第三堂。本課程會先簡要說明資料歷程,從最初的資料收集,一直到最後的洞察分析。接著,您將依序學習如何使用 SQL 將原始資料轉換為可用的格式、怎麼透過資料管道轉換大量資料。最後,您將練習如何將轉換策略應用於實際資料集,滿足業務需求。
這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將帶您瞭解資料的結構化和組織方式。您將透過實作,瞭解資料湖倉架構和 BigQuery、Google Cloud Storage 與 DataProc 等雲端元件,有效率地儲存、分析及處理大型資料集。
本課程旨在提供必要的知識和工具,協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰,並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序,打造成效非凡的生成式 AI 專案。
這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第一堂。在本課程中,您將瞭解雲端資料分析領域的定義,並說明雲端資料分析師在資料擷取、儲存、處理和視覺化方面的角色與職責。您將瞭解 BigQuery 和 Cloud Storage 等 Google Cloud 工具的架構,以及如何運用這些工具有效組織、呈現及彙整資料。