jose nino
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利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned May 27, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned May 23, 2026 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned May 23, 2026 EDT
AI 智能体简介
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部署您的第一个智能体
Earned May 18, 2026 EDT
在生产环境中构建和部署智能体
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企业智能体及其应用场景
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使用 NotebookLM 发掘深度洞见
Earned May 17, 2026 EDT
Gemini Enterprise 简介
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生成式 AI 简介
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本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果，做好模型评估至关重要。
学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战，并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。
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本课程致力于为您提供所需的知识和工具，让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战，并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。
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随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛，以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言，真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI，本课程正适合您。
本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI，以及从中总结的最佳实践和经验教训，便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。
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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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将智能体从 localhost 部署到生产环境。本课程将介绍如何将 ADK 智能体部署到 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，以及如何通过记忆库实现可选的跨会话记忆功能。
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探索如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Google Cloud 强大的基础设施来构建和部署多智能体系统。您将学习如何设计分层智能体树和确定性工作流智能体，同时确定理想的托管环境（从无服务器 Cloud Run 到高性能 GKE），以确保您的 AI 智能体安全、可伸缩且可用于生产用途。
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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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在本课程中，您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容，整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”，快速定位特定信息、生成即时摘要，并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。
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本课程将介绍 Gemini Enterprise，它是一个集 AI 智能体、企业搜索、NotebookLM 和智能数据访问功能于一身的强大平台，旨在帮助组织应对各种挑战。学员通过学习真实案例并动手实操，将能够把 Gemini Enterprise 的各项功能与实际的业务需求联系起来，说明 Gemini Enterprise 的架构以及它如何处理不同角色的数据访问和隐私安全问题。
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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。
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