中“生成式 AI：剖析基本概念”是生成式 AI 领导者学习路线的第二门课程。在本课程中，您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异，了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战，从而了解生成式 AI 的基本概念。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略，以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临哪些关键挑战。
生成式 AI：剖析基本概念
您将学到什么
定义并描述生成式 AI 的核心概念。
介绍如何在生成式 AI 中使用各种数据类型来解决业务问题、推动创新并获得竞争优势。
介绍基础模型在生成式 AI 中的角色，包括其功能和局限性。
介绍 Google Cloud 推荐的应对 LLM 局限性的策略。
您将获得的技能
要了解的详细信息
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October 2025
作业
3 项作业
授课语言：中文（简体）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
本单元介绍生成式 AI 的关键概念及其差异，重点讨论数据与 AI 模型性能之间的关系。此外，它还介绍了不同的机器学习类型，并提供了每种类型的 Google Cloud 应用场景。
涵盖的内容
1个作业5个插件
本单元介绍如何在生成式 AI 中利用各种数据类型来促进创新、解决业务问题并建立竞争优势。
涵盖的内容
1个作业3个插件
本单元介绍了基础模型在生成式 AI 中的作用，以及它们的潜力和局限性。
涵盖的内容
1个作业2个插件
本单元提供课程回顾资源。
涵盖的内容
1篇阅读材料
位教师
提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
常见问题
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