Dimitar Danailov
成为会员时间:2018
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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。
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。
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。
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。
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。