中本课程介绍 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。
Introduction to AI and Machine Learning on GC - 简体中文
您将学到什么
了解 Google Cloud 提供的数据到 AI 技术和工具。
在应用中使用生成式 AI 功能。
选择在 Google Cloud 上开发 AI 项目的不同选项。
使用 Vertex AI 构建端到端机器学习模型。
您将获得的技能
要了解的详细信息
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作业
4 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6个模块
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。
涵盖的内容
1个视频
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。
涵盖的内容
10个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
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。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
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。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
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。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
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。
涵盖的内容
1个视频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
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常见问题
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