Девʼять курсів про продукти та технології Generative AI від Google дадуть інформацію користувачам від основ великих мовних моделей до того, як створювати та розгортати генеративні рішення AI у Google Cloud.
Девʼять курсів про продукти та технології Generative AI від Google дадуть інформацію користувачам від основ великих мовних моделей до того, як створювати та розгортати генеративні рішення AI у Google Cloud.
Це початковий курс мікронавчання, який має на меті пояснити, що таке Generative AI, як ним користуватись та чим він відрізняється від традиційних методів машинного навчання. Він також охоплює Інструменти Google, які допоможуть розробляти власні програми Gen AI.
Цей курс займе приблизно 45 хвилин.
Це початковий курс мікронавчання, який досліджує, що таке великі мовні моделі (LLM), випадки використання, де їх можна використовувати, і як можна використовувати оперативне налаштування для підвищення продуктивності LLM. Він також охоплює інструменти Google, які допоможуть розробляти власні програми Gen AI.
Проходження цього курсу займе приблизно 45 хвилин.
Це курс мікронавчання початкового рівня, який має на меті пояснити, що таке відповідальний ШІ, чому він важливий і як Google запроваджує відповідальний ШІ у своїх продуктах. Він також представляє 7 принципів штучного інтелекту Google.
Цей курс знайомить з дифузійними моделями, сімейством моделей машинного навчання, які нещодавно показали перспективу в просторі генерації зображень. Моделі дифузії черпають натхнення з фізики, зокрема термодинаміки. Протягом останніх кількох років моделі дифузії стали популярними як у дослідженнях, так і в промисловості. Моделі дифузії лежать в основі багатьох найсучасніших моделей і інструментів створення зображень у Google Cloud. Цей курс познайомить з теорією, що лежить в основі моделей дифузії, а також з тим, як навчати та розгортати їх на Vertex AI.
Цей курс дає короткий опис архітектури кодера-декодера, яка є потужною та поширеною архітектурою машинного навчання для завдань послідовності, таких як машинний переклад, узагальнення тексту та відповіді на запитання. Користувачі дізнаються про основні компоненти архітектури кодера-декодера та про те, як навчати та обслуговувати ці моделі. У відповідній інструкції до лабораторної роботи користувачі дізнаються, як закодувати в TensorFlow просту реалізацію архітектури кодера-декодера для створення поезії з самого початку.
Цей курс познайомить з механізмом уваги, потужною технікою, яка дозволяє нейронним мережам зосереджуватися на певних частинах вхідної послідовності. Користувачі дізнаються, як працює увага та як її можна використовувати для покращення продуктивності різноманітних завдань машинного навчання, включаючи машинний переклад, підсумовування тексту та відповіді на запитання.
Проходження цього курсу займе приблизно 45 хвилин.
Цей курс познайомить з архітектурою Transformer і моделлю Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Користувачі дізнаються про основні компоненти архітектури Transformer, такі як механізм самоуважності, і про те, як можна використати для створення моделі BERT. Крім того, також дізнаються про різні завдання, для яких можна використовувати BERT, як-от класифікація тексту, відповіді на запитання та висновок природної мови.
Проходження цього курсу займе приблизно 45 хвилин.
Цей курс навчить створювати модель підписів до зображень за допомогою глибокого навчання. Користувачі дізнаються про різні компоненти моделі субтитрів до зображень, такі як кодер і декодер, а також про те, як навчити та оцінити свою модель. До кінця цього курсу вони зможуть створювати власні моделі підписів до зображень і використовувати їх для створення підписів до зображень.
Цей курс представляє Generative AI Studio, продукт на Vertex AI, який допомагає створювати прототипи та налаштовувати генеративні моделі AI, щоб користувачі могли використовувати їх можливості у своїх програмах. У цьому курсі вони також дізнаються, що таке Generative AI Studio, її функції та параметри, а також як нею користуватися, ознайомившись із демонстраційними версіями продукту. Наприкінці користувачів чекає практична лабораторія, щоб застосувати те, що вони дізнались, і вікторина, щоб перевірити свої знання.
