Introduction to AI and Machine Learning on GC - 简体中文

本课程介绍 Google Cloud 中的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务，这些服务支持数据到 AI 的生命周期（从 AI 基础、AI 开发到 AI 解决方案）。我们将探索一系列技术、产品和工具；利用这些工具，可基于不同用户（包括数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师）的目标构建机器学习模型、机器学习流水线和生成式 AI 项目。

• 简介
• 本单元介绍课程目标：帮助学员浏览 Google Cloud 中的各项 AI 开发工具。另外，还简要介绍了基于三层 AI 框架的课程结构，包括 AI 基础、开发和解决方案。
• AI 基础
• 本单元先通过一个应用场景展示了 AI 的功能。然后着重介绍 AI 基础，包括计算和存储等云基础架构。另外还介绍了 Google Cloud 上的主要数据和 AI 开发产品。最后，展示了如何使用 BigQuery ML 来构建机器学习模块，这有助于将数据转换为 AI。
• AI 开发选项
• 本单元探索在 Google Cloud 上开发机器学习项目的各种选项，包括预先训练的 API 等现成解决方案、AutoML 等无代码和低代码解决方案，以及自定义训练等基于代码的解决方案。我们会比较各选项的优缺点，帮助确定适当的开发工具。
• AI 开发工作流
• 本单元介绍机器学习工作流，内容涵盖数据准备、数据开发，和通过 Vertex AI 提供模型。还阐明了如何使用 Vertex AI Pipelines 将工作流转化为自动化流水线。
• 生成式 AI
• 本单元介绍 AI 领域的最新进展“生成式 AI”，及开发生成式 AI 项目的基本工具包。首先探索的是 Google Cloud 上的生成式 AI 工作流。然后介绍了如何通过 Gen AI Studio 和 Model Garden 使用 Gemini 多模态、设计提示和对模型进行调优。最后是探索 AI 解决方案内置的生成式 AI 功能。
• 摘要
• 本单元通过介绍最重要的概念、工具、技术和产品，对整个课程进行总结。