在学习完生成式 AI 技术的相关理论基础后，如何应用到实际项目当中，让我们颇为烦恼。

恰巧，发现了 Google 推出的 “面向开发者的生成式 AI” 学习进阶路线，提供了丰富的动手实操机会，全面了解从模型开发到生产应用的完整流程。

不仅包括生成式 AI 的核心技术栈，从 Transformer 架构、注意力机制到图像生成模型，还包括负责任 AI 的实践方法和 MLOps 部署技巧。

课程地址：www.skills.google/paths/183

主要内容：

- 图像生成和扩散模型：学习如何使用扩散模型生成高质量图像；
- Transformer 核心架构：深入理解注意力机制、编码器-解码器架构和 BERT 模型；
- Vertex AI Studio 实践：掌握 Google 的生成式 AI 工具，从原型到生产；
- 向量搜索与 RAG：学习语义搜索和检索增强生成技术，减少 AI 幻觉；
- 负责任 AI 实践：涵盖公平性、可解释性、隐私和安全等关键主题；
- MLOps 部署：了解生成式 AI 模型的运维和管理最佳实践。

课程面向有一定基础的开发者进阶学习，初学者建议先去学习 “生成式 AI 简介” 这门课程。