AI正火！但你了解生成式AI吗？ Google Cloud近日释出免费课程，让没有技术背景的人也能轻松了解AI生成背后的运作逻辑！一起来学习～

Google免费5堂课轻松入门！

AI正火！但问题是，你真的了解什么是「生成式AI」吗？

为了让普罗大众更理解当前生成式AI的轮廓，近日Goole在「Google Cloud」平台上释出五堂基本AI课程，从最基础的生成式AI面面观开始讲解。

课程从简单到相对难，一路延伸到NLP（自然语言处理）里的Encoder（编码器）-Decoder（解码器）的模型架构，不但让有兴趣的人更了解AI运行的基本原则，也让有意学习AI开发基础的初学者，有机会打下基础！

一起来看看有哪些课程吧！

课程1：什么是生成式AI？

先回答最基本的问题！这个入门课，主要说明生成式AI 的定义和使用方式，以及此AI 与传统机器学习方法的差异。

课程也会介绍各项Google 工具，协助使使用者开发自己的生成式AI 应用程式。

课程2：什么是大型语言模型？

接着的课程，将说明大型语言模型(LLM) 的定义与用途，以及如何调整提示（Prompt）来提高LLM 成效。

这堂课程也会介绍多项Google 工具，协助您自行开发生成式AI 应用程式。如果有意在日常工作中导入AI，一定要先搞懂Prompt的用法！

课程3：什么是「负责任的AI」

这堂课主要专注在提醒开发者，关于AI的开发原则。

由于AI并没有内建人类的道德及感知能力，也对人类社会中的法律规范、社会风俗、文化差异较无观念。因此作为开发者，可以透过这堂课，理解开发AI时必须的限制，避免打造作恶多端的AI！

课程4：如何透过AI生成影像？

AI不但可以快速生成文章，帮你整理庞杂的资讯，还能依照需求帮你「算图」！但你了解背后的功能如何运作吗？

使课程将介绍扩散模型（Diffusion Models），这是一种机器学习模型，近期在图像生成领域展现亮眼潜力。概念源自物理学，尤其深受热力学影响。

在Google Cloud 中，扩散模型是许多先进图像生成模型和工具的基础。课程将介绍扩散模型背后的理论，并说明如何在Vertex AI 上训练和部署这些模型。

课程5：了解「编码器-解码器架构」在干嘛？

就算没用过AI，相信你也用过Goole的翻译功能。事实上，AI的机器翻译、文字摘要，以及与使用者进行问答的能力，仰赖的就是Encoder-Decoder架构。

因此，这堂课将说明Encoder-Decoder架构如何适用于机翻等「序列对序列」的任务，并认识编码器与解码器架构的主要元件，并了解如何训练及提供这些模型。

在对应的研究室逐步操作说明中，您将学习如何从头开始使用TensorFlow 写程式，导入简单的编码器与解码器架构来产生诗词。