Amandeep Singh
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钻石联赛
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打造您的首个 Gemini Enterprise 应用,赢得技能徽章!将各种数据源连接到您的应用中,构建强大、统一的搜索和分析引擎。掌握进阶能力,如:深度研究型智能体、多智能体协同构思,以及用于进行聚焦式分析的 NotebookLM。
本课程将介绍 AI 智能体的基础知识,并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。
大致了解 AI 智能体的概念。了解 AI 智能体如何通过自主行动和推理来解决复杂问题。您将探索技术架构(模型、工具和编排),该架构使智能体能够学习、规划,并为您实现目标。
生成式 AI:剖析基本概念是“Gen AI Leader”学习路线的第二门课程。在本课程中,您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战,从而了解生成式 AI 的基本概念。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临哪些关键挑战。
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。
“生成式 AI 应用:改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用,例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。
本视频介绍了提示工程的基础知识,帮助您与 AI 进行有效沟通。学习一个简单的框架(角色设定、任务、背景信息、格式),以便撰写清晰的提示,从而更快地从 Google Workspace 中的 Gemini 获得更理想的结果。了解如何使用自然语言、具体说明和迭代来获得最佳 AI 辅助。
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。
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。
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。