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Gemini in Google Docs
Earned Apr 17, 2025 EDT
Gemini in Gmail
Earned Jul 18, 2024 EDT
Gemini for Google Workspace 簡介
Earned Jul 18, 2024 EDT
注意力機制
Earned Sep 22, 2023 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Jun 5, 2023 EDT
圖像生成簡介
Earned Jun 5, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jun 5, 2023 EDT
大型語言模型簡介
Earned Jun 5, 2023 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Jun 5, 2023 EDT
使用者將能透過 Gemini 版 Google Workspace 外掛程式運用生成式 AI 功能。本課程會使用影片、實作活動和練習範例，深入介紹 Gemini 版 Google 文件的功能。您將學到如何透過 Gemini 使用提示生成撰寫內容、編輯寫好的文字，以提升整體工作效率。本課程結束後，您將具備 Gemini 版 Google 文件的知識及技能，可自信地運用這項工具提升寫作品質。
Gemini 版 Google Workspace 是一項外掛程式，可讓客戶在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。這堂迷你課程會介紹 Gemini 的主要功能，並說明如何在 Gmail 善用這些功能，提高生產力和效率。
客戶能透過 Gemini 版 Google Workspace 外掛程式在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。本學習路徑會介紹 Gemini 的主要功能，並說明如何在 Google Workspace 善用這些功能，提高生產力和效率。
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。
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。