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Michelle Zhang

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青铜联赛

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Introduction to Generative AI Studio - 简体中文徽章 Introduction to Generative AI Studio - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Create Image Captioning Models - 简体中文徽章 Create Image Captioning Models - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - 简体中文徽章 Transformer Models and BERT Model - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Attention Mechanism - 简体中文徽章 Attention Mechanism - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - 简体中文徽章 Encoder-Decoder Architecture - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - 简体中文徽章 Introduction to Image Generation - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 简体中文徽章 Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - 简体中文徽章 Introduction to Responsible AI - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - 简体中文徽章 Introduction to Large Language Models - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - 简体中文徽章 Introduction to Generative AI - 简体中文 Earned Jun 19, 2023 EDT
Google Cloud Essentials徽章 Google Cloud Essentials Earned Jun 16, 2019 EDT

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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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 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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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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