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Apply your skills in Google Cloud console
Taj Tabir Azad Khan
Member since 2023
Diamond League
12178 points
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned Feb 28, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned Feb 23, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Feb 13, 2026 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Feb 9, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jan 28, 2026 EST
大型語言模型簡介
Earned Jan 26, 2026 EST
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Jan 24, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Sep 6, 2025 EDT
生成式 AI 在醫療照護領域的應用
Earned Aug 20, 2025 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Aug 18, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Jan 11, 2024 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Jan 11, 2024 EST
注意力機制
Earned Dec 30, 2023 EST
圖像生成簡介
Earned Dec 30, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Dec 28, 2023 EST
生成式 AI 簡介
Earned Dec 28, 2023 EST
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
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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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大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？
本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。
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本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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本課程專為專業醫護人員設計，深入淺出地介紹人工智慧的最新突破：生成式 AI，以及這項技術的推手：大型語言模型 (LLM)。您將瞭解生成式 AI 在醫療照護領域的實際應用，並掌握訣竅，針對特定目標撰寫有效的提示詞。
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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。
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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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程，即可獲得技能徽章。通過最終測驗，就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。
「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章，用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中，向其他人分享您的成果。
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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。
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned Feb 28, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned Feb 23, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Feb 13, 2026 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Feb 9, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jan 28, 2026 EST
大型語言模型簡介
Earned Jan 26, 2026 EST
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Jan 24, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
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生成式 AI 在醫療照護領域的應用
Earned Aug 20, 2025 EDT
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Earned Aug 18, 2025 EDT
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Earned Dec 30, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Dec 28, 2023 EST
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