導讀:IT資訊IT資訊Google 在其 Cloud Skills Boost 平臺上推出了 11 個免費的 AI 課程，涵蓋了生成型 AI 產品和技術的各個方面，從大型語言模型的基電腦技術學校論壇itp知識問答。
Google 在其 Cloud Skills Boost 平臺上推出了 11 個免費的 AI 課程，涵蓋了生成型 AI 產品和技術的各個方面，從大型語言模型的基礎知識，到如何在 Google Cloud 上創建和部署生成型 AI 解決方案。
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生成式 AI 簡介：這是一個初級微學習課程，主要解釋生成 AI 是什么，如何使用，以及它與傳統機器學習方法的區別。課程還涵蓋了幫助你開發自己的生成 AI 的 Google 工具。
大型語言模型簡介：探討大型語言模型（LLM）的內容，它們可以被利用的用例，以及如何使用提示調整來提高 LLM 的性能。
負責任的 AI 簡介：旨在解釋什么是負責任的 AI，為什么它重要，以及 Google 如何建設網站在他們的產品中實現負責任的 AI。課程還介紹了 Google 的 7 項 AI 原則。
生成式 AI 基礎：通過完成「生成 AI 簡介」，「大型語言模型簡介」和「負責任的 AI 簡介」課程，可以獲得一個技能徽章。通過最后的測驗，你將展示你對生成 AI 的基礎概念的理解。
影像生成簡介：介紹了擴散模型，這是一種最近在影像生成領域表現出潛力的機器學習模型。擴散模型從物理學，特別是熱力學中得到靈感。在過去的幾年中，擴散模型在研究和應用中都變得非常流行。
編碼器 – 解碼器架構：提供了編碼器 – 解碼器架構的概述，這是一種強大且常見的機器學習網站seo優化課程架構，用于序列到序列的任務，如機器翻譯，文本摘要，以及問答。你將學習到編碼器 – 解碼器的主要組件。
注意力機制：介紹注意力機制，這是一種強大的技術，允許神經網絡專注于輸入序列的特定部分。你將學習到注意力如何運作，以及如何用它來提高模型的性能。
變換器模型和 BERT 模型：介紹了變換器架構和雙向編碼器變換器（BERT）模型。你將學習到變換器架構的主要組件，例如自注意力機制，以及如何用它來建立模型。
創建圖像標注模型：教你如何使用深度學習來創建一個圖像標注模型。你將學習到圖像標注模型的不同組件，例如編碼器和解碼器，以及如何訓練和評估你的模型。
生成式 AI 工作室簡介：介紹了生成 AI 工作室，這是一個位于 Vertex AI 上的產品，可以幫助你原型和自定義生成 AI 模型，以便你可以在應用中使用它們的能力。在這個課程中，你將學習到生成 AI 工作室是什么，以及它的功能。
關鍵詞標簽: AI 資訊 專業人才
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