Generative AI applications can create new user experiences that were nearly impossible before the invention of large language models (LLMs). As an application developer, how can you use generative AI to build engaging, powerful apps on Google Cloud?
Create Generative AI Apps on Google Cloud
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Unterrichtet auf Englisch
Kurs
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Dozent: Google Cloud Training
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 4 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Describe generative-AI-based application types and use cases.
Describe how to build prompt templates to improve model response quality in applications.
Describe the subsystems of RAG-capable architectures for generative AI applications on Google Cloud.
Build an LLM and RAG-based chat application.
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September 2024
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In this module, you learn about generative AI applications, and types of applications that can use the power of generative AI. You also learn about foundation models provided by Google, and challenges that exist when using generative AI in your applications.
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1 Lektüre1 Aufgabe
In this module, you learn about generative AI prompts. A prompt is a natural language request submied to a language model to request a response back. You can design your prompts to improve the results being returned from a model.
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1 Lektüre1 Aufgabe
In this module, you experiment with Vertex AI Studio, which provides tools to rapidly prototype, tune models with your own data, and seamlessly deploy to applications. You explore multimodal capabilities of Gemini, design prompts, and generate conversations.
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1 Video1 App-Element
In this module, you learn how to improve the accuracy of foundation models. You learn about retrieval augmented generation, or RAG, a technique for grounding a foundation model with external sources of knowledge. You'll also see an example RAG-capable generative AI solution architecture on Google Cloud.
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1 Lektüre1 Aufgabe
In this module, you build a chat application that uses large language models (LLMs) and retrieval augmented generation (RAG) to create engaging and informative conversations.
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