Девять курсов о продуктах и технологиях Generative AI от Google дадут информацию пользователям от основ крупных языковых моделей до того, как создавать и развертывать генеративные решения AI в Google Cloud.
Девять курсов о продуктах и технологиях Generative AI от Google дадут информацию пользователям от основ крупных языковых моделей до того, как создавать и развертывать генеративные решения AI в Google Cloud.
Это начальный курс микрообучения, который должен объяснить, что такое Generative AI, как им пользоваться и чем он отличается от традиционных методов машинного обучения. Он также охватывает инструменты Google, которые помогут разрабатывать собственные программы Gen AI.
Этот курс займет около 45 минут.
Это начальный курс микрообучения, который исследует, что такое большие языковые модели (LLM), случаи использования, где их можно использовать, и как можно использовать оперативные настройки для повышения производительности LLM. Он также включает инструменты Google, которые помогут разрабатывать собственные программы Gen AI.
Прохождение этого курса займет около 45 минут.
Это курс микрообучения начального уровня, который должен объяснить, что такое ответственный ИИ, почему он важен и как Google вводит ответственный ИИ в своих продуктах. Он также представляет семь принципов искусственного интеллекта Google.
Этот курс знакомит с диффузионными моделями, семейством моделей машинного обучения, недавно показавшими перспективу в пространстве генерации изображений. Модели диффузии черпают вдохновение по физике, в частности термодинамике. В последние несколько лет модели диффузии стали популярны как в исследованиях, так и в промышленности. Модели диффузии лежат в основе многих современных моделей и инструментов создания изображений в Google Cloud. Этот курс познакомит с теорией, лежащей в основе моделей диффузии, а также как обучать и развертывать их на Vertex AI.
Этот курс дает краткое описание архитектуры кодера-декодера, которая является мощной и распространенной архитектурой машинного обучения для задач последовательности, таких как машинный перевод, обобщение текста и ответы на вопросы. Пользователи узнают основные компоненты архитектуры кодера-декодера и о том, как обучать и обслуживать эти модели. В соответствующей инструкции лабораторной работы пользователи узнают, как закодировать в TensorFlow простую реализацию архитектуры кодера-декодера для создания поэзии с самого начала.
Этот курс познакомит с механизмом внимания, мощной техникой, позволяющей нейронным сетям сосредотачиваться на определенных частях входной последовательности. Пользователи узнают, как работает внимание и как его можно использовать для улучшения производительности различных задач машинного обучения, включая машинный перевод, суммирование текста и ответы на вопросы.
Прохождение этого курса займет около 45 минут.
Этот курс познакомит с архитектурой Transformer и моделью Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Пользователи узнают основные компоненты архитектуры Transformer, такие как механизм самовнимательности, и о том, как можно использовать для создания модели BERT. Кроме того, узнают о различных задачах, для которых можно использовать BERT, например классификация текста, ответы на вопросы и заключение естественного языка.
Прохождение этого курса займет около 45 минут.
Этот курс научит создавать модель подписей к изображениям с помощью глубокого обучения. Пользователи узнают о различных компонентах модели субтитров к изображениям, таким как кодер и декодер, а также о том, как научить и оценить свою модель. К концу этого курса они смогут создавать собственные модели подписей к изображениям и использовать их для создания подписей к изображениям.
Этот курс представляет Generative AI Studio, продукт Vertex AI, который помогает создавать прототипы и настраивать генеративные модели AI, чтобы пользователи могли использовать их возможности в своих приложениях. В этом курсе они также узнают, что такое Generative AI Studio, ее функции и параметры, а также как им пользоваться, ознакомившись с демонстрационными версиями продукта. В конце пользователей ждет практическая лаборатория, чтобы применить то, что они узнали и викторина, чтобы проверить свои знания.
