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在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned Jun 1, 2025 EDT
在 BigQuery 使用 Gemini 模型
Earned Apr 6, 2025 EDT
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
Earned Mar 23, 2025 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Feb 16, 2025 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Feb 8, 2025 EST
大型語言模型簡介
Earned Feb 8, 2025 EST
生成式 AI 簡介
Earned May 25, 2024 EDT
完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集，以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。
本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。
本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。
大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？ 本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。
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。