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Tyrone Dugmore

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青铜联赛

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Create Image Captioning Models - 简体中文徽章 Create Image Captioning Models - 简体中文 Earned Dec 23, 2023 EST
Transformer Models and BERT Model - 简体中文徽章 Transformer Models and BERT Model - 简体中文 Earned Dec 23, 2023 EST
Encoder-Decoder Architecture - 简体中文徽章 Encoder-Decoder Architecture - 简体中文 Earned Dec 22, 2023 EST
Attention Mechanism - 简体中文徽章 Attention Mechanism - 简体中文 Earned Dec 22, 2023 EST
Introduction to Image Generation - 简体中文徽章 Introduction to Image Generation - 简体中文 Earned Dec 22, 2023 EST
Generative AI Explorer - Vertex AI徽章 Generative AI Explorer - Vertex AI Earned Dec 21, 2023 EST
Introduction to Generative AI Studio - 简体中文徽章 Introduction to Generative AI Studio - 简体中文 Earned Dec 21, 2023 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 简体中文徽章 Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 简体中文 Earned Dec 21, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 简体中文徽章 Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Dec 21, 2023 EST
Introduction to Responsible AI - 简体中文徽章 Introduction to Responsible AI - 简体中文 Earned Dec 21, 2023 EST
Introduction to Large Language Models - 简体中文徽章 Introduction to Large Language Models - 简体中文 Earned Dec 21, 2023 EST
Introduction to Generative AI - 简体中文徽章 Introduction to Generative AI - 简体中文 Earned Dec 7, 2023 EST

本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估模型。学完本课程，您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

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本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。

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本课程简要介绍了编码器-解码器架构，这是一种功能强大且常见的机器学习架构，适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分，以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中，您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码，以用于诗歌生成。

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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。

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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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The Generative AI Explorer - Vertex Quest is a collection of labs on how to use Generative AI on Google Cloud. Through the labs, you will learn about how to use the models in the Vertex AI PaLM API family, including text-bison, chat-bison, and textembedding-gecko. You will also learn about prompt design, best practices, and how it can be used for ideation, text classification, text extraction, text summarization, and more. You will also learn how to tune a foundation model by training it via Vertex AI custom training and deploy it to a Vertex AI endpoint.

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本课程介绍一款基于 Vertex AI 技术的产品 Generative AI Studio，它可帮助您开发生成式 AI 模型的原型并进行自定义，从而支持您在自己的应用中使用其功能。在本课程中，您将通过 Generative AI Studio 产品的演示，了解该产品是什么，提供什么功能和选项，以及如何使用。最后，您将完成一个实操实验应用所学知识，并通过一个测验来检查知识掌握情况。

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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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完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程，赢取技能徽章。通过最终测验，即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章，旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中，以此来分享您获得的成就。

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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。该课程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。

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