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Prathap Gokul

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钻石联赛

20284 积分
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned Jun 11, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned Jun 8, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned Jun 8, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Jun 8, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Jun 8, 2025 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned May 23, 2025 EDT
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps Earned May 20, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned May 12, 2025 EDT
Selling the Platform & Building Client Trust Earned May 6, 2025 EDT
Unlocking the Power of Google Cloud Generative AI for Partners Earned Jul 16, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Jul 14, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jul 13, 2024 EDT
注意力機制 Earned Jul 13, 2024 EDT
Google Cloud Generative AI Trailblazer Earned Jul 13, 2024 EDT
High performance feature engineering for predictive and generative AI projects Earned Apr 12, 2024 EDT
Build Generative AI powered applications Earned Apr 12, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders Earned Apr 12, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned Sep 6, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Sep 6, 2023 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Sep 6, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Sep 6, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Sep 6, 2023 EDT
大型語言模型簡介 Earned Sep 6, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Sep 5, 2023 EDT

「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Generative AI Leader 學習路徑的第五門課,也是最後一門。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理,解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理,同時熟悉這類代理的各種元件,例如模型、推論迴圈和工具。

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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。

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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。

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「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎 模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。

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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities, learn to identify high-impact use cases, and develop the skills to demonstrate and integrate these technologies seamlessly into client solutions and operations.

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This course is for Partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases.

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這堂課程將說明變換器架構，以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型，同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外，也會介紹 BERT 適用的各種任務，像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。

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本課程概要說明解碼器與編碼器的架構，這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務，例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件，並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中，您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式，導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。

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本課程將介紹注意力機制，說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外，也將解釋注意力的運作方式，以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效，包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。

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This course is for Google Cloud’s top partner sellers and technical pre-sales engineers to gain a comprehensive understanding of Google Cloud's cutting-edge Generative AI capabilities and learn to identify high-impact use cases. Those who complete the training and assessment will receive the Google Cloud Generative AI Trailblazer badge through Skills Boost.

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The fastest way to improve machine learning outcomes is to focus on your data. In this course you'll review the common challenges with data in ML, and then learn how to overcome these challenges using Vertex AI Feature Stores.

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Learn about Generative AI, Vectors and Applications, including vector embedding in PostgreSQL, Cloud SQL for PostgreSQL and the pgvector extension. As well as building Generative AI powered apps faster with Duet AI.

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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.

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本課程將介紹擴散模型，這是一種機器學習模型，近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學，尤其深受熱力學影響。過去幾年來，在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中，擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論，並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習，以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說，談論負責任的 AI 技術可能不難，如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術，本課程絕對能助您一臂之力。 您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談，協助貴機構奠定良好基礎，實踐負責任的 AI 技術。

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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程，即可獲得技能徽章。通過最終測驗，就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章，用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中，向其他人分享您的成果。

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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。

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這是一堂入門級的微學習課程，旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途，並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外，也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。

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這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。

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