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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 繁體中文

Google Cloud via Coursera

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Overview

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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。

Syllabus

簡介

本單元將引導學員瞭解課程架構。課程設計以三層式 AI 架構為基礎，包括 AI 基礎架構、開發及解決方案。本單元也說明學習目標，並介紹 Google 全方位的全端 AI 開發工具套件。

AI 基礎

本單元會先示範如何應用 AI 功能。接著著重介紹 AI 基礎架構，包括運算和儲存空間，並說明 Google Cloud 主要的資料和 AI 開發產品，最後示範如何運用 BigQuery ML 建構機器學習模型，協助您從資料轉移至 AI。

生成式 AI

本單元介紹生成式 AI、AI 最新進展，以及開發生成式 AI 專案必備的 Google Cloud 工具包。首先說明基礎模型，接著運用 Vertex AI Studio，探討從提示詞到正式環境的生命週期，包括提示工程、應用程式部署和模型調整。此外，本單元還會介紹 AI 代理，以及 Google 的全端 AI 代理開發工具。

AI 開發選項

本單元介紹在 Google Cloud 開發 AI 專案的多種選項，包括現成解決方案 (如預先訓練的 API)、無程式碼或低程式碼的解決方案 (如 AutoML)，以及以程式碼為基礎的解決方案 (如自訂訓練)。本單元也比較這些選項的優缺點，協助您選擇最合適的開發工具。

AI 開發工作流程

本單元逐步介紹機器學習的工作流程，內容涵蓋使用 Vertex AI 準備資料，以及開發與提供模型。本單元也說明如何運用 Vertex AI Pipelines，將工作流程轉換為自動化管道。

總結

本單元總結了各單元最重要的概念、工具、技術和產品。

Taught by

Google Cloud Training

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