Ganesh Prabhu Suresh
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「生成式 AI:不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識,探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項,協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
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。
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。
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。
Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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。
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。