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

Overview

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。

Syllabus

引言

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。此外，本單元也會初步介紹課程架構。課程設計以三層式 AI 架構為基礎，包括 AI 基礎、開發選項及解決方案。

AI 基礎

本單元會先示範如何應用 AI 功能。接下來著重介紹 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，以及開發生成式 AI 專案必備的工具包。首先說明 Google Cloud 中的生成式 AI 工作流程。接著探討如何使用 Gen AI Studio 和 Model Garden，存取 Gemini 多模態模型、設計提示及調整模型。最後探索 AI 解決方案內建的生成式 AI 功能。