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This course is currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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

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

位教师：Google Cloud Training

包含在中

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6个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

初级等级

无需具备相关经验

8 小时完成

灵活的计划

自行安排学习进度

6个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

初级等级

无需具备相关经验

8 小时完成

灵活的计划

自行安排学习进度

您将学到什么

了解 Google Cloud 提供的“数据到 AI”技术和工具。
使用多模态 Gemini、高效提示和 AI 智能体构建器来构建生成式 AI 项目。
在多种 Google Cloud 产品选项之间进行选择，以开发 AI 项目。
使用 Vertex AI 创建端到端机器学习模型。

您将获得的技能

您将学习的工具

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

4 项作业

授课语言：中文（简体）

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Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有6个模块

本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。

本课程将引导学员了解课程结构，该结构基于三层 AI 框架：AI 基础设施、AI 开发和 AI 解决方案。本单元概述学习目标，并向学员介绍 Google 全面的全栈 AI 开发工具套件。

涵盖的内容

1个视频

本单元首先通过一个应用场景展示 AI 的功能。随后重点介绍计算、存储等 AI 基础设施。另外，还将介绍 Google Cloud 上的主要数据和 AI 开发产品。最后，本单元将演示如何使用 BigQuery ML 构建机器学习模型，从而帮助完成“数据到 AI”的转化。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目

7个视频总计37分钟

一个用例6分钟
Google Cloud 上的 AI5分钟
AI 基础设施7分钟
AI 模型6分钟
BigQuery ML6分钟
Coursera：Google Cloud Platform 和 Qwiklabs 使用入门5分钟
摘要3分钟

1篇阅读材料总计10分钟

阅读10分钟

1个作业总计10分钟

AI 基础知识 - 测验10分钟

1个应用程序项目总计60分钟

实验：使用 BigQuery ML 预测访问者购买情况60分钟

本单元介绍 AI 领域的最新进展 - 生成式 AI，以及用于开发生成式 AI 项目的 Google Cloud 工具包。首先将介绍基础模型。随后将讲解如何借助 Vertex AI Studio 理解“从提示到落地”的完整生命周期，包括提示工程、应用部署和模型调优。此外，本单元还将探索 AI 智能体，以及 Google 的全栈 AI 智能体开发工具。

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

8个视频总计57分钟

Google Cloud 上的生成式 AI4分钟
基础模型8分钟
从创意到应用10分钟
提示工程8分钟
部署和模型调优8分钟
AI 智能体7分钟
使用 Google Cloud 构建智能体9分钟
摘要3分钟

1篇阅读材料总计10分钟

阅读清单10分钟

1个作业总计10分钟

生成式 AI - 测验10分钟

1个应用程序项目总计60分钟

实验：Vertex AI Studio 使用入门60分钟

本单元探索在 Google Cloud 上开发 AI 项目的多种选项，包括预训练 API 等现成解决方案、AutoML 等无代码/低代码解决方案，以及自定义训练等基于代码的解决方案。本单元还将比较各选项的优缺点，帮助您选择合适的开发工具。

涵盖的内容

7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、模型开发以及在 Vertex AI 上进行模型部署。此外，本单元还阐明了如何使用 Vertex AI Pipelines 将工作流转化为自动化流水线。

涵盖的内容

8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目

8个视频总计40分钟

AI 开发选项4分钟
数据准备3分钟
模型开发6分钟
模型部署3分钟
MLOps 和工作流自动化6分钟
实验简介（可选）4分钟
机器学习的原理（可选）11分钟
摘要1分钟

1篇阅读材料总计10分钟

阅读10分钟

1个作业总计10分钟

AI 开发工作流 - 测验10分钟

1个应用程序项目总计60分钟

实验：Vertex AI：使用 AutoML 预测贷款风险（可选）60分钟

本单元将回顾本课程各单元中最重要的概念、工具、技术和产品，对课程内容进行总结。

涵盖的内容

1个视频2篇阅读材料

位教师

Google Cloud Training

Google Cloud

2,191 门课程4,243,982 名学生

提供方

Google Cloud

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.

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Chaitanya A.

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常见问题

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