SHRIJAN KUMAR TIWARI
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生成式 AI:瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
「生成式 AI:不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識,探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項,協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
In this course, we introduce you to Google Chat, Google’s chat software included with Google Workspace. You will learn about messaging individuals and groups in Google Chat. You will also discover customization options, collaboration features and how Google Chat integrates with other Google Workspace products. We will explore the use of spaces in Google Chat, showing you how to create, manage, search, and join them. Additionally, you will understand the distinctions between using a space and a group chat. You also explore Google Chat apps and learn how to search for and use apps within Google Chat. Aside from course videos, you will complete hands-on activities to practice what you’ve learned. Consider inviting a colleague or two to interact with you in Google Chat as you complete the activities.
本課程概要說明解碼器與編碼器的架構,這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務,例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件,並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中,您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式,導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。
這堂課程將說明變換器架構,以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型,同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外,也會介紹 BERT 適用的各種任務,像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分,例如編碼器和解碼器,以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時,您將能建立自己的圖像說明生成模型,並使用模型產生圖像說明文字。
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介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性,以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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。