Olgierd Sroczyński
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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。
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。
本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能,著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具,並透過互動式練習,協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
在本課程中,您會學到 Google Cloud 上的資料工程、資料工程師的角色與職責,以及這些內容如何對應至 Google Cloud 提供的服務。您也將瞭解處理資料工程難題的許多方法。
這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案,協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間,以及生成更符合需求的答案。另外,這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因,以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後,學員將學會使用 BigQuery,以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型,建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
許多傳統企業使用舊版系統和應用程式,無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統,以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰,並提供解決方案,說明如何運用雲端技術克服難題。 本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分,旨在促進個人職能發展,並打造企業的未來。
人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進,正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中,我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術,翻轉業務流程。 本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分,旨在促進個人職能發展,並打造企業的未來。
數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程,而建立穩固的雲端運算基礎,是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」,將會介紹核心技術和策略框架,協助組織革新營運方式,並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式,幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分,旨在促進個人職能發展,並打造企業的未來。
雲端技術是強大的資產,與資料搭配後,將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端,讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。 這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分,旨在協助個人在職務上成長,並打造企業的未來。
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。
完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程,即可獲得技能徽章。通過最終測驗,就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章,用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中,向其他人分享您的成果。
這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性,以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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。
這堂課程將說明變換器架構,以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型,同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外,也會介紹 BERT 適用的各種任務,像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
本課程將介紹注意力機制,說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外,也將解釋注意力的運作方式,以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效,包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。
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。