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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Danial POUR ARAB

成为会员时间：2024

黄金联赛

16155 积分
Use Machine Learning APIs on Google Cloud Earned Mar 19, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned Mar 12, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs Earned Mar 12, 2024 EDT
创建图片标注模型 Earned Mar 1, 2024 EST
图像生成简介 Earned Feb 25, 2024 EST
Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Feb 25, 2024 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Feb 22, 2024 EST
编码器-解码器架构 Earned Feb 22, 2024 EST
注意力机制 Earned Feb 22, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Feb 22, 2024 EST
负责任的 AI 简介 Earned Feb 22, 2024 EST
大型语言模型简介 Earned Feb 20, 2024 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Feb 20, 2024 EST
生成式 AI 简介 Earned Feb 17, 2024 EST

Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.

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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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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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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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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，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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本课程介绍 Google Cloud 中的 AI 和机器学习 (ML) 服务，这些服务可构建预测式和生成式 AI 项目。本课程探讨从数据到 AI 的整个生命周期中可用的技术、产品和工具，包括 AI 基础、开发和解决方案。通过引人入胜的学习体验和实操练习，本课程可帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升技能和知识水平。

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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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