Adrian Ramlal
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青铜联赛
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探索生成式 AI - Agent Platform”课程包含一系列实验, 指导用户在 Google Cloud 平台上使用生成式 AI。通过这些实验,您将了解 如何在 Agent Platform 中使用 Gemini 模型。您还将了解提示设计、最佳实践, 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本摘要等。此外, 您将学习如何通过 Agent Platform 中的自定义训练来训练基础模型, 从而对其进行调优,以及如何将其部署到 Agent Platform 中的端点。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
大数据、机器学习和人工智能是当今计算领域的热门话题, 但这些领域的专业性很强,因而很难找到 入门资料。幸运的是,Google Cloud 在这些领域提供了方便用户使用的服务, 通过本入门级课程,您可以 开始学习使用 BigQuery、Cloud Speech API 和 Video Intelligence 等工具。
Workspace 是 Google 的协作应用 平台,由 Google Cloud 提供。在本入门级课程中,您将 从用户角度对 Workspace 的核心应用进行实操练习。虽然 Workspace 包含的应用和工具组件远多于本课程涵盖的范围, 但您将实际操作主要应用:Gmail、日历、表格以及 以及其他一些应用。每个实验可在 10–15 分钟内完成,但课程预留了额外 时间,供您自主自由探索这些应用。
如果您是一位入门级云开发者, 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后,想要寻求真正的实操机会,这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验, 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能, 在 Google Cloud 的任何计划中,这些技能都能发挥作用。
在本入门级课程中,您将了解 Google Cloud 的基础工具和服务。此课程提供了可选视频, 旨在帮助您深入了解和回顾实验中涉及的概念。Google Cloud 基础知识是推荐给 Google Cloud 学员的第一门课程 - 即使您几乎没有云相关知识,也能从中获得实践 经验,并将其直接运用于您的首个 Google Cloud 项目。从编写 Cloud Shell 命令和部署您的第一个虚拟机,到在 Kubernetes Engine 上运行应用 或者使用负载均衡,“Google Cloud 基础知识”都是您了解该平台 基本功能的首选入门级课程。