Azarel Grahandito Adi
成为会员时间:2022
黄金联赛
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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景,您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解,本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。
In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题,还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。
Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握一些实际操作技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课程是该系列课程的最后一门,回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值,以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。
此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查,以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容,可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。
This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
完成中级技能徽章课程保护软件交付流程,展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则,主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像,如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险,以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发,同时保持对安全性的关注。此外,您还将掌握以下技能:集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程,以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。
完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Dataproc 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
完成 Sensitive Data Protection 使用入门 这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 Sensitive Data Protection 服务 (包括 Cloud Data Loss Prevention API)来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据,并对敏感数据进行去标识处理。
完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。
完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务,赢取技能徽章。 您将学习如何在 Compute Engine 中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。
完成在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API 课程,赢取高级技能徽章。 在本课程中,您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
完成保护 BigLake 数据这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 IAM、BigQuery、BigLake 和 Dataplex 中的 Data Catalog 创建和保护 BigLake 表。
完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Vertex AI 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。
探索生成式 AI - Vertex AI 课程汇集了多组实验, 指导用户在 Google Cloud 平台上运用生成式 AI。参与实验,您将了解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison 和 textembedding-gecko。您还将了解提示设计、最佳实践, 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本 总结等任务。您还将学习如何通过 Vertex AI 自定义训练对基础模型进行调优, 并将模型部署到 Vertex AI 端点。