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Salman Zafar

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白银联赛

7264 积分
构建 Gemini Enterprise for Customer Experience 架构 Earned Aug 24, 2026 EDT
AI Infrastructure:AI Hypercomputer 简介 Earned May 10, 2026 EDT
Google Cloud 基础知识:核心基础设施 Earned May 8, 2026 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Mar 2, 2026 EST
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Mar 1, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Feb 27, 2026 EST
企业智能体及其应用场景 Earned Feb 23, 2026 EST
智能体基础知识 Earned Feb 22, 2026 EST
AI 智能体简介 Earned Feb 22, 2026 EST
生成式 AI 智能体:助力组织转型 Earned Dec 30, 2025 EST
生成式 AI 应用:改变工作方式 Earned Dec 30, 2025 EST
生成式 AI: 全面了解生成式 AI Earned Dec 29, 2025 EST
生成式 AI:剖析基本概念 Earned Dec 29, 2025 EST
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned Dec 27, 2025 EST

在本课程中,您将深入了解设计、构建和维护强大的 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 解决方案所必需的主题。做好准备,改变您对可能性的理解,并创建可提升客户满意度的架构。本课程旨在向您介绍 GECX 的架构。您将探索构建和实现对话式 AI 解决方案(包括关键架构组件和集成)的主要注意事项。您还将探索与 Gemini Enterprise Agent Platform 的集成,并大致了解 GECX 的主要功能。

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准备好探索 AI Hypercomputer 了吗?这门课程将带您轻松入门!我们将介绍相关基础知识,并阐释它们如何助力 AI 处理 AI 工作负载。您将了解超级计算机内部的各个组件,如 GPU、TPU 和 CPU,并知晓如何根据您的需求选择合适的部署方法。

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“Google Cloud 基础知识:核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务,并提供重要的资源和政策管理工具。

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云技术是一项强大的资产,与数据相结合后,它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分,本课程旨在帮助个人提升职业素养,并为企业谋求未来发展。

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数字化转型是现代组织的必经之路,而扎实掌握云计算基础知识,是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架,助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式,帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分,本课程旨在帮助学员提升岗位能力,从而为企业打造美好未来。

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打造您的首个 Gemini Enterprise 应用,赢得技能徽章!将各种数据源连接到您的应用中,构建强大、统一的搜索和分析引擎。掌握进阶能力,如:深度研究型智能体、多智能体协同构思,以及用于进行聚焦式分析的 NotebookLM。

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了解 AI 智能体如何为业务带来实际影响。您将把智能体类型关联到您的关键绩效指标 (KPI),并探索能够解决实际瓶颈的用例。然后,您将了解 Gemini Enterprise 如何帮助您构建和编排合适的智能体,其范围涵盖从无代码到高代码的各种解决方案。

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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识,并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。

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大致了解 AI 智能体的概念。了解 AI 智能体如何通过自主行动和推理来解决复杂问题。您将探索技术架构(模型、工具和编排),该架构使智能体能够学习、规划,并为您实现目标。

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“生成式 AI 智能体:助力组织转型”是“Gen AI Leader”学习路线中的第五门课程,也是最后一门课程。本课程探讨了组织如何使用量身定制的生成式 AI 智能体,帮助应对特定的业务挑战。您将亲自动手构建一个基本的生成式 AI 智能体,并探索这些智能体的组成部分,例如模型、推理循环以及各种工具。

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“生成式 AI 应用:改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用,例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。

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“生成式 AI: 全面了解生成式 AI”是 Generative AI Leader 学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式,以及我们与周围世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实现实际的业务成果?在本课程中,您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品,以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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“生成式 AI: 剖析基本概念”是 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临着哪些关键挑战。

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“生成式 AI:不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。

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