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周末掌握生成式AI：学习Google Gemini
生成式人工智能变得简单。使用Google Gemini学习生成性人工智能。使用PaLM API和Google Cloud实现生成型人工智能自动化。
讲师：in28Minutes Official, Ranga Karanam | GCP Certification – Google Cloud Engineer & Architect
你将学到的内容
- 理解生成式AI的基础知识
- 了解不同的生成式AI类型
- 理解生成式AI的工作原理
- 将生成式AI应用于实际问题
- 学习如何使用Google的Bard、PaLM API和Google Cloud来创建生成式AI内容
要求
- 建议具备一些编程经验
课程描述
我来帮助你学习生成式AI基础！
你是否认为学习生成式AI很难？ 如果我证明你错了会怎样？
在周末内学习生成式AI、AI和ML基础！
迈出你的第一步，通过动手实践的逐步方法进入生成式AI、人工智能和机器学习的奇妙世界。
云计算、AI和ML的初学者欢迎加入！
关于这门生成式AI课程你需要了解的5件事
#1：动手实践 – 学习生成式AI基础的最佳方式就是亲自动手实践！
#2：专为完全零基础学员设计
#3：多云讲师 – 有超过100,000名学习者正在通过我们学习AWS、Azure和Google Cloud
#4：免费可下载的PDF
#5：5个免费可下载的Python笔记本示例
生成式AI是人工智能的未来。它是机器生成新内容（如图像、文本和音乐）的能力，这些内容与人类创作的内容无法区分。随着这一领域的发展，其潜在应用场景是无限的。
许多开发者认为理解和使用生成式AI需要深入的AI和ML知识。但你知道吗？事实恰恰相反！
我是Ranga Karanam。我是in28minutes的创始人，也是全球最受欢迎的云计算和DevOps课程的创作者。我帮助全球超过一百万名学习者掌握了新技术技能。
在本课程中，我们将打破生成式AI很难的误解，并自信地引导你踏上拥抱生成式AI的旅程。
我坚信最好的学习方式就是实践，因此我们精心设计了本课程的动手实践环节。你将体验多个生成式AI服务 – Gemini、PaLM API、生成式AI Studio、MakerSuite等。你还将理解AI、ML的基础知识以及生成式AI在AI/ML领域中的定位。
课程结束时，你将学会如何使用生成式AI提升工作效率，并将其集成到你的应用程序中。
虽然一些编程知识有帮助，但不需要事先有生成式AI的经验。
你准备好开始学习使用Google技术的生成式AI的奇妙旅程了吗？
你想加入超过100万名在in28Minutes享受精彩学习体验的学习者吗？
立即加入！
适合人群：
- 任何想学习生成式AI的人
| 共 58 节课程 • 总时长 4 小时 57 分钟 | |
| 第一章 引言 | |
| 1. 使用谷歌的生成式人工智能 – 课程介绍 | 6分9秒 |
| 第二章 开始使用Google Gemini | |
| 1. 步骤 01 什么是人工智能 V2 | 4分42秒 |
| 2. 步骤 02：与 Bard 互动 – 入门 V2 | 7分21秒 |
| 3. 步骤 03：与 Bard 互动 – 编程、学习和设计 | 7分52秒 |
| 4. 步骤 04：与 Bard 互动 – 探索技术 | 4分50秒 |
| 5. 第05步：与Bard互动 – 生成想法 | 4分13秒 |
| 6. 第06步 生成式人工智能不是确定性的 | 51秒 |
| 第三章 入门指南 – AI 与 ML 与生成式 AI | |
| 1. 第一步 开始 – AI 与 ML 与生成式AI | 1分49秒 |
| 2. 步骤 02 理解机器学习与传统编程 | 4分37秒 |
| 3. 步骤 03：理解机器学习基础 – 特征和标签 | 7分46秒 |
| 4. 步骤 04：理解机器学习基础 – 步骤和术语 | 8分50秒 |
| 5. 步骤 05 人工智能动荡 – 我的观点 | 1分53秒 |
| 第四章 探索生成式人工智能基础 | |
| 1. 第一步 什么是生成式AI V2 | 3分52秒 |
| 2. 第二步 生成式人工智能 – 需要大量数据 | 2分34秒 |
| 3. 步骤 03 生成式人工智能 – 使用自监督学习 | 5分26秒 |
| 4. 步骤 04 关键步骤 在生成式AI文本中 – 预测下一个单词 | 3分27秒 |
| 5. 第05步 生成式AI文本 – 使用Token代替单词 | 4分13秒 |
| 6. 步骤 06：探索预测机器学习与生成式 AI | 2分12秒 |
| 第五章 ML in Google Cloud – 概述 | |
| 1. 步骤 01 在 Google Cloud 中使用机器学习 – 传统景观 | 2分40秒 |
| 2. 步骤 02 Google Cloud 中的机器学习 – 1 – 使用机器学习 API(1) | 8分19秒 |
| 3. 步骤 02 Google Cloud 中的机器学习 – 1 – 使用机器学习 API | 8分19秒 |
| 4. 步骤 03：Google Cloud 中的机器学习 – 2 – 无需机器学习专业知识定制的模型 | 2分31秒 |
| 5. 步骤 04 在 Google Cloud 中使用机器学习 – 3 – 构建复杂的自定义模型 | 1分23秒 |
| 6. 步骤 05 创建 GCP – Google Cloud Platform – 账户 | 2分20秒 |
| 7. 第06步 Google Cloud中的机器学习 – 快速演示 | 12分41秒 |
| 第六章 使用Google和Google Cloud的生成式人工智能——快速概述 | |
| 1. 步骤 01 使用 Google 和 Google Cloud 的生成式人工智能 – 快速概述 – V2 | 6分29秒 |
| 2. 步骤02 探索生成式AI基础模型 – V2 | 2分30秒 |
| 3. 步骤 03 探索文本特征 – 摘要 – V2 | 6分40秒 |
| 4. 第04步 探索文本特征 – 分类 | 5分20秒 |
| 5. 第05步 探索文本特征 – 提取 | 5分54秒 |
| 6. 第06步：探索文本特征 – 概念构思 | 2分13秒 |
| 7. 如何处理失败 | 1分34秒 |
| 第七章 入门提示设计 | |
| 1. 步骤 01 开始使用提示设计 | 4分56秒 |
| 2. 步骤02：给出示例 – 零样本学习 vs 单样本学习 vs 多样本学习 | 5分10秒 |
| 3. 步骤 03：探索提示框架 – RTF、CTF 和 RASCEF | 6分28秒 |
| 4. 步骤 04：尝试参数 | 5分27秒 |
| 第八章 探索Vertex AI PaLM API和生成式AI工作室 | |
| 1. 步骤 00 在 Vertex AI 工作台中执行 Vertex AI PaLM API | 2分20秒 |
| 2. 步骤 01：探索 Vertex AI PaLM API – 文本模型 API | 9分46秒 |
| 3. 步骤 02：探索聊天模型 | 9分28秒 |
| 4. 步骤03：探索代码模型 | 10分26秒 |
| 5. 步骤 04 探索图像模型 | 3分8秒 |
| 6. 第 05 步 探索语音模型 | 2分42秒 |
| 7. 步骤 06 云最佳实践 – 停用未使用资源 – 用户管理笔记本 | 1分13秒 |
| 第九章 深入探索生成式AI | |
| 1. 步骤 01 调整语言模型 | 4分14秒 |
| 2. 第二步 什么是嵌入 | 4分22秒 |
| 3. 步骤03：通过示例探索嵌入 | 13分19秒 |
| 4. 步骤04 开始使用LangChain | 3分38秒 |
| 5. 第 05 步 理解 LangChain 基础知识 | 13分53秒 |
| 6. 第06步：探索LangChain – 从长篇文章中回答问题 | 12分57秒 |
| 7. 第07步 探索LangChain – 摘要 – V2 | 4分2秒 |
| 8. 步骤 08 执行 Vertex AI – PaLM API 从 Colab | 2分30秒 |
| 第十章 探索其他谷歌生成式AI产品 | |
| 1. 步骤00 生成式AI应用构建器尚未正式发布 | 1分 |
| 2. 步骤 01 开始使用生成式 AI 应用构建器 | 2分38秒 |
| 3. 步骤 02 00 MakerSuite 和 PaLM API 尚未正式发布 | 38秒 |
| 4. 步骤 02 01 开始使用 PaLM API 和 MakerSuite | 10分56秒 |
| 5. 步骤 03 云最佳实践 – 删除未使用资源 – 用户管理笔记本 | 43秒 |
| 第11章 谷歌AI原则和负责任的AI实践 | |
| 1. 谷歌AI原则和负责任的AI实践 | 7分26秒 |
| 第12章 使用谷歌的生成式人工智能 – 恭喜 | |
| 1. 使用Google的生成式人工智能 – 恭喜 | 1分23秒 |
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