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负责任的 AI 简介
Earned Oct 22, 2025 EDT
大型语言模型简介
Earned Oct 22, 2025 EDT
生成式 AI 简介
Earned Oct 21, 2025 EDT
Google Cloud 数据分析功能简介
Earned Sep 28, 2025 EDT
Level 1: Application and Network Infrastructure
Earned Jun 19, 2025 EDT
这是一节入门级微课程，旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性，以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外，本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。
这是一节入门级微学习课程，探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能，还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。
这是一节入门级微课程，旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。
在本新手级课程中，您将了解 Google Cloud 数据分析工作流，以及可用于探索、分析和直观呈现数据并与相关人员共享发现结果的工具。结合案例研究、实操实验、讲座和测验/演示，本课程展示了如何将原始数据集转化为纯净数据，进而转化为实用的可视化图表和信息中心。无论您是已经在从事数据工作并想了解如何通过 Google Cloud 取得成功，还是在寻求职业发展，都可以借助本课程迈出第一步。几乎所有在工作中执行或使用数据分析的人都可以从本课程中受益。
This set of labs helps you get practical experience deploying applications and managing cloud infrastructure on Google Cloud. You’ll start by launching apps using App Engine and Dataflow across languages like PHP, Go, and Python. Then, you’ll explore how to design and manage Virtual Private Cloud (VPC) networks, control access, and use tools like internal load balancers and Cloud CDN to optimize performance and cost. As you go, you'll gain hands-on experience with Terraform to automate infrastructure deployment and maintain state across environments. Whether you're new to cloud deployment or looking to sharpen your networking and automation skills, these labs provide a strong foundation for building scalable, efficient applications.