生成式 AI 浪潮襲來，AI 技能已成為提升職場優勢的關鍵之一。如對 AI 感興趣卻還沒有頭緒，或許可以從線上的免費資源開始探索。
Google 近期推出一系列 AI 主題的免費線上課程，可讓好奇生成式 AI 是什麼，或想要探索 AI 作為職涯發展可能性的人，有更多學習資源。值得關注的是，這些課程也都有提供完課徽章，不只讓學習過程更有成就感，也能在 LinkedIn 等平台上分享！
以下介紹 9 堂初學者友善的 Google 線上課程，讓你循序漸進掌握 AI 的基本知識：
1. 什麼是生成式 AI？
「生成式 AI 簡介」是入門課，課程會解釋生成式 AI 的定義、使用生成式 AI 的方法，以及生成式 AI 和傳統機器學習方法的差異。
課堂中，會介紹 Google 的各種工具，並幫助你開發自己的生成式 AI 應用程式。共有 1 支影片、1 份閱讀文件和 1 道測驗，只要完成這堂課，你就可以獲得完課徽章，向全世界展示你擁有的新技能。
2. 什麼是「大型語言模型」？
如果你想要了解得更完整，「大型語言模型簡介」也是一堂入門課，帶你了解什麼是大型語言模型（LLM）、何時會用到 LLM，以及你可以怎麼調整提示詞（Prompt）來加強 LLM 的表現。
這堂課也將介紹多個 Google 工具，幫助你開發自己的生成式 AI 應用程式。
3. 介紹「負責任的 AI」
不論是什麼樣的技術，背後都有使用風險和應該留意的項目。「介紹負責任的 AI」這堂課，將解釋什麼是「負責任的 AI」、為什麼它重要，以及 Google 自己怎麼在產品中實踐負責任的 AI 的 7 個原則。
4. 怎麼用 AI 生成影像
現在有許多 AI 影像生成工具，如果想知道背後運作原理，推薦「影像生成簡介」這門課。課程中，將介紹最近在影像生成領域興起的一系列 AI 模型──擴散模型（Diffusion Models）。擴散模型的概念源自物理學，尤其是熱力學，是支撐 Google Cloud 上許多圖像生成模型和工具的技術。
這堂課將介紹擴散模型背後的理論，以及如何在 Google 的 Vertex AI 中訓練和部署擴散模型。
5. 了解「編碼器-解碼器架構」
如果你可以再進階一點，「編碼器-解碼器架構（Encoder-Decoder）」是中級課程，將介紹強大且廣受歡迎的機器學習架構「編碼器-解碼器」。
編碼器-解碼器架構適用的任務，包含翻譯、文字摘要、問答能力等，你可以在這堂課了解這個架構的主要組成，以及如何訓練和提供這些模型。課程中有實驗室逐步操作說明，你會學習到，怎麼從頭開始使用 TensorFlow 寫程式，製作出以編碼器-解碼器為架構的詩歌生成器。
6. 注意力機制
注意力機制，可以讓生成式 AI 模型在自然語言處理任務上，變得更有效、更能專注在重要的資訊上。Google 的「注意力機制」這門課是中級，將介紹注意力機制的工作原理，以及如何運用它來提高各種機器學習任務的效能，例如機器翻譯、文字摘要和問答。
這堂課大約需要 45 分鐘，完成課程一樣能夠獲得完課徽章。
7. Transformer 模型和 BERT 模型
Transformer 模型是一種採用注意力機制的深度學習模型，可以依照輸入資料各部分重要性的不同，而分配不同的權重，主要用在自然語言處理和電腦視覺領域。BERT 模型，則是基於 Transformer 的雙向編碼器表現技術。
Google 將在「Transformer 模型和 BERT 模型」課程介紹Transformer 架構的主要元件，以及如何使用它來建立 BERT 模型。你也會在這堂課學到，BERT 適用的任務，例如文本分類、問答和自然語言推理。這門課大約需要 45 分鐘完成。
8. 建立圖像描述模型
圖像描述（Image Captioning）是一種看圖說故事的能力，Google 將在「建立圖像描述模型」課程中，將教你怎麼運用深度學習技術打造它。你會了解圖像描述模型的不同元件，以及如何訓練和評估模型。當這堂課結束，你將能夠建立自己的圖像描述模型，並能實際使用。
9. 認識 Generative AI Studio
如果繼續深入生成式 AI 技能，Google 的 Vertex AI 可能會是你使用的工具之一。「Generative AI Studio 簡介」這門課，將介紹 Vertex AI 上的服務之一 「Generative AI Studio」，可以幫助你製作 AI 模型的原型和客製化，讓你在應用程式中使用該功能。
【推薦閱讀】
◆ 【7 門免費 AI 線上課大禮包】Google、AWS 等巨頭與頂尖大學任你挑，AI 技能快培養起來
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《The Business Standard》、Google Cloud。首圖來源：Unsplash。