Các lộ trình học tập dành cho Chuyên gia kỹ thuật
AI trên Google Cloud: LLM và Mô hình nền tảng
Lộ trình khởi động này cung cấp phần giới thiệu ban đầu về AI tạo sinh trên Google Cloud, tập trung vào Google Gemini và Vertex AI. Học viên khám phá các khái niệm cơ bản, kỹ thuật tạo lệnh, nhúng, xử lý đa phương thức và triển khai thực hành bằng các dịch vụ Google Cloud như Vertex AI, AutoML và nhiều API Google khác nhau cho thị giác, ngôn ngữ và giọng nói. Lộ trình này nhấn mạnh vào các hoạt động AI có trách nhiệm và triển khai thực tiễn các giải pháp AI tạo sinh.
Mục tiêu học tập
- Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI tạo sinh: Nắm bắt các nguyên tắc cốt lõi của AI tạo sinh, bao gồm sự khác biệt giữa AI, ML và AI tạo sinh, cũng như các yêu cầu về dữ liệu để xây dựng các mô hình hiệu quả.
- Phát triển và triển khai với Google Gemini và Vertex AI: Có được kinh nghiệm thực hành trong việc xây dựng, điều chỉnh và triển khai các mô hình AI tạo sinh bằng Google Gemini, Vertex AI và các dịch vụ Google Cloud liên quan.
- Áp dụng Kỹ thuật tạo lệnh và Nhúng: Nắm vững các kỹ thuật thiết kế lệnh và sử dụng nhúng cho các tác vụ AI nâng cao.
- Triển khai Xử lý hàng loạt và đa phương thức: Khám phá các khả năng AI đa phương thức như xử lý hình ảnh, video và tài liệu, đồng thời thực hiện xử lý dữ liệu hàng loạt bằng Google Cloud Storage và BigQuery.
- Sử dụng AI có trách nhiệm và các phương pháp hay nhất: Tìm hiểu các nguyên tắc AI, các phương pháp AI có trách nhiệm và quản lý tài nguyên đám mây của Google để đảm bảo phát triển AI có đạo đức và hiệu quả.
Đối tượng mục tiêu
Lộ trình này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia công nghệ muốn xây dựng các giải pháp AI tạo sinh trên Google Cloud. Lộ trình phù hợp với những người mới làm quen với Google Gemini, Vertex AI hoặc AI tạo sinh nói chung, cũng như những người thực hành muốn nâng cao kỹ năng thực hành của mình với hệ sinh thái AI của Google Cloud.