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课程大纲
Google Cloud上的生成式AI基础
- 什么是生成式AI及其在业务应用中的定位。
- 文本生成、聊天、摘要和搜索辅助的常见用例。
- Google Cloud生成式AI服务概览及Vertex AI的作用。
- 关键概念,如模型、提示、上下文和应用工作流程。
使用Vertex AI模型
- 导航Google Cloud环境以开展生成式AI项目。
- 访问和测试Vertex AI中的基础模型。
- 比较不同业务场景下的模型能力。
- 运行简单实验并审查模型响应。
提示与输出质量
- 编写包含指令、上下文和示例的清晰提示。
- 提高输出的准确性、格式、语气和一致性。
- 处理常见的提示问题,如模糊响应和幻觉。
- 为业务任务实践迭代提示优化。
构建简单的生成式AI应用
- 为聊天、摘要或内容生成用例设计基本应用流程。
- 将提示、用户输入和模型响应连接成简单工作流程。
- 在实验环境中测试应用行为。
- 审查实际项目的实施考虑因素。
基础、评估与负责任的使用
- 为什么基础和企业上下文能提高响应质量。
- 知识型应用的检索增强生成概念简介。
- 提示和输出的基本评估方法。
- Google Cloud上的安全性、数据隐私、访问控制和负责任AI的考虑。
从原型到下一步
- 从概念验证转向更可靠的业务解决方案。
- 监控使用情况,审查结果,并随时间改进提示。
- 确定团队或组织内采用的现实下一步。
- 课程总结与进一步学习建议。
要求
- 对云计算概念和常见业务应用工作流程有基本了解。
- 有使用Google Cloud Console或类似云平台的经验。
- 有基本的编程或脚本编写经验。
受众
- 开发构建AI应用的开发者与技术专业人员。
- 从事Google Cloud项目的云工程师与解决方案架构师。
- 探索实用生成式AI用例的产品团队与技术经理。
7 小时
客户评论 (2)
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课程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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