Deepanshu Sagar
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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。
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。
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案,協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間,以及生成更符合需求的答案。另外,這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因,以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後,學員將學會使用 BigQuery,以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型,建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式,以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式,隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。