Amanda Deskavich
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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。
对 AI 背后的强大硬件感到好奇吗?本单元将详细讲解性能经过优化的 AI 计算机,向您展示它们为何如此重要。我们将探讨 CPU、GPU 和 TPU 如何让 AI 任务高速运行,介绍它们各自的特点,并说明 AI 软件是如何充分发挥这些硬件的性能的。学习结束后,您将清楚地知道如何为自己的 AI 项目选择合适的 GPU,从而为 AI 工作负载做出明智的决策。
This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.
This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer certification exam. You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
本课程回顾了 Model Armor 的基本安全功能,并让您能够使用该服务。您将了解与 LLM 相关的安全风险,以及 Model Armor 如何保护您的 AI 应用。
人工智能 (AI) 具备巨大的变革潜力,但也带来了新的安全挑战。本课程专为负责安全性和数据保护的领导者而设计,助其运用相关策略在组织内安全管理 AI。学习一个有助于实现以下目标的框架:主动识别并减轻 AI 特有的风险,保护敏感数据,确保遵从法规,构建弹性 AI 基础设施。通过四个不同行业的精选用例,探索这些策略如何应用于现实场景。
本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果,做好模型评估至关重要。 学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战,并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform,学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。
本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。