1. 天生型AI入门：Introduction to Generative AI | Google Cloud Skills Boost

这门课程将带你初识天生型AI，阐明其与传统机器学习方法的不同，并探索天生型AI的运用处景。
课程中还包括了如何利用谷歌开拓的工具来创建自己的AI驱动运用的实操演示，非常适宜对AI内容天生及跨领域创新感兴趣的学者。

2. 负任务的AI入门：. Introduction to Responsible AI

本课程关注AI技能的伦理方面，先容负任务的AI的主要性及其在AI系统开拓中的运用。
课程内容还涵盖了谷歌的七大AI原则，辅导学员如何在项目中负任务地履行AI，确保AI技能的利用既符合道德标准又对社会有益。

3. 变压器模型与BERT模型深度解析：Transformer Models and BERT Model

这门课程将深入磋商变压器模型和双向编码器表示变换器（BERT）模型，讲解变压器架构的各个组成部分，如自把稳力机制，并磋商其在文本分类和问答等运用中的利用。
适宜对最新自然措辞处理技能感兴趣的学员。

4. 大型措辞模型入门：Introduction to Large Language Models:

本模块先容大型措辞模型及其运用处景，学员将理解如何通过提示调度来提升模型性能。
课程还包含了利用谷歌工具开拓大型措辞模型运用的实用信息，帮助学员实践这些模型的支配。

5. 编码器-解码器架构：Encoder-Decoder Architecture:

编码器-解码器架构是理解AI如何处理文本总结和机器翻译等序列到序列任务的根本。
本课程阐明了这一架构的紧张组成部分，并供应了一个实际的实验室，让学员可以利用TensorFlow编写一个大略的编码器-解码器模型，这种实践履历对付将AI运用于措辞任务至关主要。

6. 把稳力机制入门：Attention Mechanism

这门课程先容了把稳力机制，这是一种关键组件，通过使神经网络能够专注于输入序列的特定部分来提高性能。
课程内容包括把稳力机制在机器翻译和文本总结等机器学习任务中的运用，帮助学员更好地理解如何通过把稳力技能改进模型性能。

每门课程的完成韶光大约为45分钟，并且完成后可得到数字徽章，学员可以在专业平台上展示他们的新技能。
这些课程为AI的根本知识到高等算法和架构的探索供应了完美的根本。