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Introduction to Large Language Models - 日本語版

このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプト調整で LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。ジェネレーティブ AI アプリを自分で作成するのに役立つ Google ツールについても紹介します。

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Introduction to Large Language Models - 繁體中文

這堂入門微學習課程說明大型語言模型 (LLM) 的定義與用途，以及如何調整提示來提高 LLM 成效。這堂課程也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。

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

本课程介绍 Google Cloud 中的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务，这些服务支持数据到 AI 的生命周期（从 AI 基础、AI 开发到 AI 解决方案）。我们将探索一系列技术、产品和工具；利用这些工具，可基于不同用户（包括数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师）的目标构建机器学习模型、机器学习流水线和生成式 AI 项目。

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Introduction to Generative AI Studio - 简体中文

本课程介绍一款基于 Vertex AI 技术的产品 Generative AI Studio，它可帮助您开发生成式 AI 模型的原型并进行自定义，从而支持您在自己的应用中使用其功能。在本课程中，您将通过 Generative AI Studio 产品的演示，了解该产品是什么，提供什么功能和选项，以及如何使用。最后，您将完成一个实操实验应用所学知识，并通过一个测验来检查知识掌握情况。

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Introduction to Vertex AI Studio - 繁體中文

本課程將介紹 Vertex AI 上的 Generative AI Studio，說明如何用此產品設計生成式 AI 模型的原型及自訂生成式 AI 模型，以利您在應用程式中使用模型的功能。課程中，您可以透過 Generative AI Studio 示範教學逐步認識 Generative AI Studio，並瞭解產品功能、選項與使用方式。課程最後，您可以在實作研究室應用所學，並進行測驗來評估學習成果。

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

本課程介紹 Google Cloud 中的人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 服務。這些服務透過 AI 基礎、開發和解決方案，支援「從資料到 AI」的生命週期。本課程討論的技術、產品和工具，可根據數據資料學家、AI 開發人員和機器學習工程師等不同使用者的目標，用於建構機器學習模型、機器學習管道和生成式 AI 專案。

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Responsible AI: Applying AI Principles with GC - 简体中文

"随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛，以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言，真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI，本课程正适合您。 本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI，以及从中总结的最佳实践和经验教训，便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。"

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Introduction to Responsible AI - 繁體中文

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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• 17 minutes
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Create Image Captioning Models - 简体中文

本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估模型。学完本课程，您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

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Create Image Captioning Models - 繁體中文

本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分，例如編碼器和解碼器，以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時，您將能建立自己的圖像說明生成模型，並使用模型產生圖像說明文字。

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Transformer Models and BERT Model - 繁體中文

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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• 48 minutes
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Attention Mechanism - 繁體中文

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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Attention Mechanism - 简体中文

本课程将向您介绍注意力机制，这是一种强大的技术，可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理，以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能，包括机器翻译、文本摘要和问题解答。

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Introduction to Generative AI - 简体中文

这是一节入门级微课程，旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。

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Responsible AI: Applying AI Principles with GC - 繁體中文

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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• 1 hour 59 minutes
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