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Yash Oza

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白银联赛

14235 积分
创建图片标注模型 Earned Mar 26, 2024 EDT
内置 Gemini 的 Google Workspace:AI 工作流基础知识 Earned Mar 25, 2024 EDT
注意力机制 Earned Mar 25, 2024 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Mar 24, 2024 EDT
图像生成简介 Earned Dec 27, 2023 EST
Level 3: GenAIus Chatbots Earned Dec 8, 2023 EST
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Nov 26, 2023 EST
为 Looker 信息中心和报告准备数据 Earned Nov 26, 2023 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Nov 26, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Nov 25, 2023 EST
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Nov 21, 2023 EST
负责任的 AI 简介 Earned Nov 20, 2023 EST
生成式 AI 简介 Earned Nov 20, 2023 EST
大型语言模型简介 Earned Nov 2, 2023 EDT

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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Gemini for Google Workspace 可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本学习路线中,您将了解 Gemini 的主要功能,以及如何在 Google Workspace 中使用它们来提高工作效率。

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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 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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With each passing day, Generative AI becomes more integral, offering fresh perspectives and transformative possibilities. We invite you to join us and see for yourself how Gen AI shapes tomorrow and be a part of it by gaining hands-on experience with Google Cloud’s powerful Gen AI tools and techniques and earn your first Google Cloud Gen AI credential!

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数字化转型是现代组织的必经之路,而扎实掌握云计算基础知识,是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架,助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式,帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分,本课程旨在帮助学员提升岗位能力,从而为企业打造美好未来。

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完成为 Looker 信息中心和报告准备数据入门级技能徽章课程, 展现您在以下方面的技能:对数据进行过滤、排序和透视;将来自不同 Looker 探索的结果合并; 以及使用函数和运算符构建 Looker 信息中心和报告以用于数据分析和可视化。

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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 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程,赢取技能徽章。通过最终测验,即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章,旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中,以此来分享您获得的成就。

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各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而,有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念,以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分,本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长,并为企业谋求未来发展。

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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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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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