David Mejia
Member since 2025
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
完成「使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理:工程設計」技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的權杖化工具、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型,以及執行小型語言模型的訓練迴圈。
本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能,讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險,以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
人工智慧 (AI) 帶來轉型可能,但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略,可幫助相關領域的領導者,在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架,主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循,並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例,帶您探索如何實際應用這些策略。
本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具,協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具,導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。
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。
完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Agent Platform 設計提示、分析圖片,以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容, 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。
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。
本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具,有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則,同時介紹各項技術,在實務上找出公平性和偏誤,減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具,透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具,導入負責任 AI 技術的最佳做法。
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外,這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案,包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單,以及資源監控功能。
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外,您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法,以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。
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。
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。
「Google Cloud 基礎知識:核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室,介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務,同時提供重要的資源和政策管理工具。
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Associate Cloud 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.
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具,可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集,以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中,您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini,這是我們的新一代模型。
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.