Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Mar 5, 2025 EST
负责任的 AI 简介
Earned Mar 4, 2025 EST
大型语言模型简介
Earned Mar 4, 2025 EST
生成式 AI 简介
Earned Mar 4, 2025 EST
“生成式 AI: 剖析基本概念”是 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临着哪些关键挑战。
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“生成式 AI：不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。
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。
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完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Vertex AI 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示，指导生成式 AI 输出， 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。
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随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛，以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言，真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI，本课程正适合您。
本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI，以及从中总结的最佳实践和经验教训，便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。
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这是一节入门级微课程，旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性，以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外，本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。
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这是一节入门级微学习课程，探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能，还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。
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这是一节入门级微课程，旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。
生成式 AI：剖析基本概念
Earned Aug 23, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人
Earned Aug 23, 2025 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型
Earned Mar 10, 2025 EDT
矢量搜索和嵌入
Earned Mar 10, 2025 EDT
注意力机制
Earned Mar 6, 2025 EST
图像生成简介
Earned Mar 6, 2025 EST
在 Vertex AI 中设计提示
Earned Mar 6, 2025 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Mar 5, 2025 EST
负责任的 AI 简介
Earned Mar 4, 2025 EST
大型语言模型简介
Earned Mar 4, 2025 EST
生成式 AI 简介
Earned Mar 4, 2025 EST