Class Central Tips
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。
Overview
Syllabus
- 簡介
- 本單元的內容為課程目標之一，會協助學員瞭解各項 Google Cloud AI 開發工具，並從中挑選出最合適的選項。本課程的架構是以 Google Cloud 的三層式 AI 架構為基礎，單元中也會簡要介紹課程架構。
- AI 基礎
- 本單元著重介紹 AI 基礎，包括運算和儲存空間等雲端基礎架構，並說明 Google Cloud 中主要的資料和 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。
- AI 開發選項
- 本單元介紹在 Google Cloud 中開發機器學習專案的多種選項，包括現成解決方案 (如預先訓練的 API)、無需程式碼或僅需少量程式碼的解決方案 (如 AutoML)，以及以程式碼為基礎的解決方案 (例如自訂訓練)。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，內容涵蓋資料準備、模型開發以及透過 Vertex AI 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線。
- 生成式 AI
- 本單元介紹生成式 AI、AI 最新進展，以及背後的技術：大型語言模型 (LLM)，並說明 Google Cloud 中的各種生成式 AI 開發工具 (例如 Generative AI Studio 和 Model Garden)，最後探討 AI 解決方案和嵌入式的生成式 AI 功能。
- 摘要
- 本單元介紹最重要的概念、工具、技術和產品，概略說明整個課程內容。
Taught by
Google Cloud Training
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