Luis Alexandre da Silva
成为会员时间:2022
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在本课程中,您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档,展示您在以下方面的技能: 将多模态与 Gemini 配合使用,从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息; 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用,以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度; 您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能 徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛, 获得技能徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。
本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则,还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧,同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。
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。
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。
本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。
本课程介绍 Vertex AI Studio,这是一种用于生成式 AI 模型原型设计和自定义的工具。通过沉浸式课程、互动式演示和实操实验,您将探索生成式 AI 工作流,了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计和模型调优。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这些模型的潜力。
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。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度。 您需要在交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。 完成此技能徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛,获得技能徽章,在您的人际圈中炫出自己的技能。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助网络工程师创建、更新和维护 VPC 网络。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其针对您的网络组建和管理任务,提供您从搜索引擎所无法获得的具体指导。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 更轻松地使用 Google Cloud VPC 网络。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
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。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助工程师管理基础设施。您将了解如何向 Gemini 输入提示,让其查找和理解应用日志、创建 GKE 集群,以及研究如何创建构建环境。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 DevOps 工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下,您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您保护您的云环境和资源。您将学习如何将示例工作负载部署到 Google Cloud 环境中,以及如何借助 Gemini 识别和修复安全配置错误。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改善云安全状况。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
本课程介绍 Vertex AI Vector Search,并说明如何使用它来通过嵌入大语言模型 (LLM) API 构建搜索应用。本课程包括以下内容:讲解矢量搜索和文本嵌入概念的讲座、关于如何在 Vertex AI 上构建矢量搜索的实际演示,以及一项实操实验。
本课程致力于为您提供所需的知识和工具,让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战,并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。
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。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助管理员预配基础设施。您将了解如何通过输入提示来让 Gemini 解释基础设施、GKE 集群的部署,以及现有基础设施的更新。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 GKE 部署工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
完成 Vertex AI 中的提示设计入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Vertex AI 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。 技能徽章 是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得。完成此技能 徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛,获得技能徽章, 并在您的社交圈中秀一秀自己的水平。
随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛,以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言,真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI,本课程正适合您。 本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI,以及从中总结的最佳实践和经验教训,便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。
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。
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。
Welcome Gamers! Explore the power of machine learning by using multiple machine learning APIs together, all while having fun! Translate the text with the Translation API and analyze it with the Natural Language API. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
Welcome Gamers! Learn the fundamentals of BQML, all while having fun! In this game, you will learn to use the python-based command line tool for BigQuery. The hands-on labs will help you create a machine learning model, a classification model, and a forecasting model. Earn the points by completing the steps in the lab... Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
Get hands-on practice with Google Cloud! You will compete with your peers to see who can finish this game with the most points. Speed and accuracy will be used to calculate your scores — earn points by completing the labs accurately and bonus points for speed! Be sure to click “End” where you’re done with each lab to be rewarded your points.
Welcome Gamers! Learn fundamentals of Google Cloud's Looker, all while having fun! Looker is a modern data platform in Google Cloud that allows you to analyze and visualize your data interactively. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Dataproc 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度; 您需要在交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得。完成此技能徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛, 获得技能徽章,在您的人际圈中炫出自己的技能。
Earn a skill badge by completing the Build and Secure Networks in Google Cloud course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
如果您是新手云开发人员,希望在GCP Essentials之外寻求动手实践,那么此任务适合您。通过深入研究Cloud Storage和其他关键应用程序服务(如Stackdriver和Cloud Functions)的实验室,您将获得实践经验。通过执行此任务,您将开发适用于任何GCP计划的宝贵技能。 1分钟的视频向您介绍这些实验室的关键概念。
完成入门级在 Compute Engine 上实现负载均衡技能徽章课程,展示自己在以下方面的技能: 编写 gcloud 命令和使用 Cloud Shell,在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机, 以及配置网络和 HTTP 负载均衡器。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章, 旨在认可您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度; 该课程会检验您在交互式实操环境中运用所学知识的 能力。完成此技能徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛, 即可获得技能徽章,并在您的圈子中秀一秀。
This course, Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Googl…
This course, Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Networking & Security in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Dat…
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