学习路径： 技术专业人士
Google Cloud 上的 AI：LLM 和基础模型
此起始学习路径提供了 Google Cloud 上生成式 AI 的入门介绍，重点介绍 Google Gemini 和 Vertex AI。学习者将探索基础概念、提示工程、嵌入、多模态处理，并使用 Vertex AI、AutoML 等 Google Cloud 服务以及各种用于视觉、语言和语音的 Google API 进行实践实施。此路径着重介绍负责任的 AI 实践和生成式 AI 解决方案的实际部署。
学习目标
- 理解生成式 AI 基础知识：掌握生成式 AI 的核心原理，包括 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别，以及构建有效模型的数据要求。
- 使用 Google Gemini 和 Vertex AI 进行开发和部署：获得使用 Google Gemini、Vertex AI 和相关 Google Cloud 服务构建、调优和部署生成式 AI 模型的实践经验。
- 应用提示工程和嵌入：掌握提示词设计技术，并运用嵌入技术完成高级 AI 任务。
- 实现多模态和批处理：探索图像、视频和文档处理等多模态 AI 功能，并使用 Google Cloud Storage 和 BigQuery 执行批量数据处理。
- 运用负责任的 AI 和最佳实践：学习 Google 的 AI 原则、负责任的 AI 实践和云资源管理，以确保 AI 开发合乎道德且高效。
目标受众
此路径专为希望在 Google Cloud 上构建生成式 AI 解决方案的开发者、数据科学家和技术专业人士而设计。它适合 Google Gemini、Vertex AI 或生成式 AI 的新手，以及希望深化 Google Cloud AI 生态系统实践技能的从业者。