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Wince Larcen Rivano

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钻石联赛

18850 积分
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Aug 6, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Jul 24, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Jul 24, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Jul 24, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jul 24, 2024 EDT
注意力機制 Earned Jul 24, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned Jun 23, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Jun 22, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Jun 22, 2024 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Jun 22, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Jun 22, 2024 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Jun 22, 2024 EDT
大型語言模型簡介 Earned Jun 22, 2024 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Jun 21, 2024 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Jun 20, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Jun 11, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 Earned Jun 9, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 Earned Jun 8, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 Earned May 26, 2024 EDT

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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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。

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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。

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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型，並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室，您將能探索從提示到正式環境的生命週期，同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio，在專案中發揮生成式 AI 的潛能。

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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。

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本課程將介紹注意力機制，說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外，也將解釋注意力的運作方式，以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效，包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。

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本課程將介紹擴散模型，這是一種機器學習模型，近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學，尤其深受熱力學影響。過去幾年來，在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中，擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論，並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。

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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習，以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說，談論負責任的 AI 技術可能不難，如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術，本課程絕對能助您一臂之力。 您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談，協助貴機構奠定良好基礎，實踐負責任的 AI 技術。

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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Dataproc 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源，協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。

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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。

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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。

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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。

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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。

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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值，以及如何獲得技能徽章，進一步展示您的 Google Cloud 技能。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。 完成這一系列課程後，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具，以及建構安全網路。

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI

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Google Cloud 運算基本概念課程，適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念，以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程： 1. Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式，以及不同的運算選項。

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