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MOHAMMED ABDUL JABBAR HASIB

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钻石联赛

10459 积分
编码器-解码器架构 Earned Sep 14, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Sep 7, 2025 EDT
Vertex AI Studio 简介 Earned Sep 6, 2025 EDT
注意力机制 Earned Sep 6, 2025 EDT
图像生成简介 Earned Sep 6, 2025 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Sep 4, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI:可解释性和透明度 Earned Sep 4, 2025 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估 Earned Sep 4, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI:公平性与偏见 Earned Aug 31, 2025 EDT
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned Aug 10, 2025 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Aug 8, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Aug 7, 2025 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Aug 7, 2025 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Aug 6, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Jul 25, 2025 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jul 25, 2025 EDT
大型语言模型简介 Earned Jul 25, 2025 EDT
生成式 AI 简介 Earned May 25, 2025 EDT

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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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。

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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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完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI,展示自己在以下方面的技能: 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能,以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法,并扩展 AI 赋能项目的功能。

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本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

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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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本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则,还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧,同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

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生成式 AI:不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程,没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知,深入挖掘生成式 AI 为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念,它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导,让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时,应考虑哪些重要因素。

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随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛,以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言,真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI,本课程正适合您。 本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI,以及从中总结的最佳实践和经验教训,便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。

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完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程,展示您在以下方面的技能:图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。

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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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完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Agent Platform 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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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。

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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。

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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。

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