Google 在其 Cloud Skills Boost 平台上推出了 11 个免费的 AI 课程,涵盖了生成型 AI 产品和技术的各个方面,从大型语言模型的基础知识,到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成型 AI 解决方案。
生成 AI 简介
这是一个初级微学习课程,主要解释生成 AI 是什么,如何使用,以及它与传统机器学习方法的区别。 课程还涵盖了帮助你开发自己的生成 AI 的 Google 工具。
大型语言模型简介
探讨大型语言模型(LLM)的内容,它们可以被利用的用例,以及如何使用提示调整来提高 LLM 的性能。
负责任的 AI 简介
旨在解释什么是负责任的 AI,为什么它重要,以及 Google 如何在他们的产品中实现负责任的 AI。 课程还介绍了 Google 的 7 项 AI 原则。
生成 AI 基础
通过完成「生成 AI 简介」,「大型语言模型简介」和「负责任的 AI 简介」课程,可以获得一个技能徽章。 通过最后的测验,你将展示你对生成 AI 的基础概念的理解。
影像生成简介
介绍了扩散模型,这是一种最近在影像生成领域表现出潜力的机器学习模型。 扩散模型从物理学,特别是热力学中得到灵感。 在过去的几年中,扩散模型在研究和应用中都变得非常流行。
编码器 – 解码器架构
提供了编码器 – 解码器架构的概述,这是一种强大且常见的机器学习架构,用于序列到序列的任务,如机器翻译,文本摘要,以及问答。 你将学习到编码器 – 解码器的主要组件。
注意力机制
介绍注意力机制,这是一种强大的技术,允许神经网络专注于输入序列的特定部分。 你将学习到注意力如何运作,以及如何用它来提高模型的性能。
变换器模型和BERT模型
介绍了变换器架构和双向编码器从变换器(BERT)模型。 你将学习到变换器架构的主要组件,例如自注意力机制,以及如何用它来建立模型。
创建图像标注模型
教你如何使用深度学习来创建一个图像标注模型。 你将学习到图像标注模型的不同组件,例如编码器和解码器,以及如何训练和评估你的模型。
生成 AI 工作室简介
介绍了生成 AI 工作室,这是一个位于 Vertex AI 上的产品,可以帮助你原型和自定义生成 AI 模型,以便你可以在应用中使用它们的能力。 在这个课程中,你将学习到生成 AI 工作室是什么,以及它的功能。
生成 AI 探索者 – Vertex AI
这是一系列的实验室,教你如何在 Google Cloud 上使用生成 AI。 通过实验室,你将学习到如何使用 Vertex AI PaLM API 家族中的模型。
课程全部免费
这些课程都是免费的,让任何人都有机会探索和学习 AI 的最新进展和技术。 不论你是初学者还是经验丰富的专家,都可以找到适合自己的课程。