Google 放出 11 个免费课程 让你成为生成式 AI 领域的专才

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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。

Google 放出 11 个免费课程 让你成为生成式 AI 领域的专才

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。

免费 AI 课程链接

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