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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 简体中文

Google Cloud via Coursera

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Overview

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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。

Syllabus

简介

本课程将引导学员了解课程结构，该结构基于三层 AI 框架：AI 基础设施、AI 开发和 AI 解决方案。本单元概述学习目标，并向学员介绍 Google 全面的全栈 AI 开发工具套件。

AI 基础知识

本单元首先通过一个应用场景展示 AI 的功能。随后重点介绍计算、存储等 AI 基础设施。另外，还将介绍 Google Cloud 上的主要数据和 AI 开发产品。最后，本单元将演示如何使用 BigQuery ML 构建机器学习模型，从而帮助完成“数据到 AI”的转化。

生成式 AI

本单元介绍 AI 领域的最新进展 - 生成式 AI，以及用于开发生成式 AI 项目的 Google Cloud 工具包。首先将介绍基础模型。随后将讲解如何借助 Vertex AI Studio 理解“从提示到落地”的完整生命周期，包括提示工程、应用部署和模型调优。此外，本单元还将探索 AI 智能体，以及 Google 的全栈 AI 智能体开发工具。

AI 开发选项

本单元探索在 Google Cloud 上开发 AI 项目的多种选项，包括预训练 API 等现成解决方案、AutoML 等无代码/低代码解决方案，以及自定义训练等基于代码的解决方案。本单元还将比较各选项的优缺点，帮助您选择合适的开发工具。

AI 开发工作流

本单元介绍机器学习工作流，内容涵盖数据准备、模型开发以及在 Vertex AI 上进行模型部署。此外，本单元还阐明了如何使用 Vertex AI Pipelines 将工作流转化为自动化流水线。

总结

本单元将回顾本课程各单元中最重要的概念、工具、技术和产品，对课程内容进行总结。

Taught by

Google Cloud Training

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