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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Adrian Ramlal

成为会员时间：2019

青铜联赛

5370 积分
探索生成式 AI - Vertex AI Earned Nov 12, 2023 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Nov 12, 2023 EST
创建图片标注模型 Earned Nov 12, 2023 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Nov 12, 2023 EST
编码器-解码器架构 Earned Nov 12, 2023 EST
注意力机制 Earned Nov 12, 2023 EST
图像生成简介 Earned Nov 12, 2023 EST
基准：数据、机器学习和 AI Earned Jan 4, 2021 EST
Google Workspace Essentials Earned May 4, 2020 EDT
基准：基础架构 Earned Apr 25, 2020 EDT
Google Cloud Essentials Earned Dec 25, 2019 EST

探索生成式 AI - Vertex AI 课程汇集了多组实验， 指导用户在 Google Cloud 平台上运用生成式 AI。参与实验，您将了解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型，包括 text-bison、chat-bison 和 textembedding-gecko。您还将了解提示设计、最佳实践， 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本 总结等任务。您还将学习如何通过 Vertex AI 自定义训练对基础模型进行调优， 并将模型部署到 Vertex AI 端点。

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本课程介绍 Vertex AI Studio，这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验，您将探索从提示到产品的整个生命周期，了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio，在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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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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大数据、机器学习和人工智能是当今计算领域的热门话题， 但这些领域的专业性很强，因而很难找到 入门资料。幸运的是，Google Cloud 在这些领域提供了方便用户使用的服务， 通过本入门级课程，您可以 开始学习使用 BigQuery、Cloud Speech API 和 Video Intelligence 等工具。

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Workspace is Google's collaborative applications platform, delivered from Google Cloud. In this introductory-level course you will get hands-on practice with Workspace’s core applications from a user perspective. Although there are many more applications and tool components to Workspace than are covered here, you will get experience with the primary apps: Gmail, Calendar, Sheets and a handful of others. Each lab can be completed in 10-15 minutes, but extra time is provided to allow self-directed free exploration of the applications.

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如果您是一位入门级云开发者， 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后，想要寻求真正的实操机会，这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验， 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能， 在 Google Cloud 的任何计划中，这些技能都能发挥作用。

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在此入门级挑战任务中，您可以使用 Google Cloud Platform 的基本工具和服务，开展真枪实弹的操作实训。“GCP 基本功能”是我们为 Google Cloud 学员推荐的第一项挑战任务。云知识储备微乎其微甚至零基础？不用担心！这项挑战任务会为您提供真枪实弹的实操经验，助您快速上手 GCP 项目。无论是要编写 Cloud Shell 命令还是部署您的第一台虚拟机，亦或是通过负载平衡机制或在 Kubernetes Engine 上运行应用，都可以通过“GCP 基本功能”了解该平台的基本功能之精要。点此观看 1 分钟视频，了解每个实验涉及的主要概念。

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