Google 在其 Cloud Skills Boost 平台上推出了 11 个免费的 AI 课程，涵盖了生成型 AI 产品和技术的各个方面，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成型 AI 解决方案。
- 生成式 AI 简介：这是一个初级微学习课程，主要解释生成 AI 是什么，如何使用，以及它与传统机器学习方法的区别。课程还涵盖了帮助你开发自己的生成 AI 的 Google 工具。
- 大型语言模型简介：探讨大型语言模型（LLM）的内容，它们可以被利用的用例，以及如何使用提示调整来提高 LLM 的性能。
- 负责任的 AI 简介：旨在解释什么是负责任的 AI，为什么它重要，以及 Google 如何在他们的产品中实现负责任的 AI。课程还介绍了 Google 的 7 项 AI 原则。
- 生成式 AI 基础：通过完成「生成 AI 简介」，「大型语言模型简介」和「负责任的 AI 简介」课程，可以获得一个技能徽章。通过最后的测验，你将展示你对生成 AI 的基础概念的理解。
- 影像生成简介：介绍了扩散模型，这是一种最近在影像生成领域表现出潜力的机器学习模型。扩散模型从物理学，特别是热力学中得到灵感。在过去的几年中，扩散模型在研究和应用中都变得非常流行。
- 编码器 – 解码器架构：提供了编码器 – 解码器架构的概述，这是一种强大且常见的机器学习架构，用于序列到序列的任务，如机器翻译，文本摘要，以及问答。你将学习到编码器 – 解码器的主要组件。
- 注意力机制：介绍注意力机制，这是一种强大的技术，允许神经网络专注于输入序列的特定部分。你将学习到注意力如何运作，以及如何用它来提高模型的性能。
- 变换器模型和 BERT 模型：介绍了变换器架构和双向编码器变换器（BERT）模型。你将学习到变换器架构的主要组件，例如自注意力机制，以及如何用它来建立模型。
- 创建图像标注模型：教你如何使用深度学习来创建一个图像标注模型。你将学习到图像标注模型的不同组件，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估你的模型。
- 生成式 AI 工作室简介：介绍了生成 AI 工作室，这是一个位于 Vertex AI 上的产品，可以帮助你原型和自定义生成 AI 模型，以便你可以在应用中使用它们的能力。在这个课程中，你将学习到生成 AI 工作室是什么，以及它的功能。
- 生成式 AI 探索者 – Vertex AI ：这是一系列的实验室，教你如何在 Google Cloud 上使用生成 AI。通过实验室，你将学习到如何使用 Vertex AI PaLM API 家族中的模型。
这些课程都是免费的，让任何人都有机会探索和学习 AI 的最新进展和技术。不论你是初学者还是经验丰富的专家，都可以找到适合自己的课程。
- 免费AI课程链接：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118
