Oscar Carrara
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本课程将向您介绍注意力机制,这是一种强大的技术,可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理,以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能,包括机器翻译、文本摘要和问题解答。
本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。
您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体,现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。
您已经构建了具有高级配置的智能体,现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。
完成本课程,赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。
了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架,助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法,从而构建企业级多智能体系统。
您已经创建了自己的第一个智能体,现在是时候更进一步了。在本课程中,您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能,将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。加入社区论坛,提出问题并参与讨论
使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体,将您对智能体的理解转化为实际应用。 在本实操课程中,您将设置一个完整的 ADK 开发环境,使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体,并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数,将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。
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。
完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型,展示您在以下方面的技能: 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型,以执行数据预测。
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。
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。
了解 BigQuery 机器学习推理功能,以及数据分析师为何应使用该功能,它有哪些应用场景,有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。
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“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“利用氛围编程和 MCP 构建 Cloud 智能应用”课程,即可获得技能徽章。在本课程中,您将学习如何利用 Google 的 AI 编码助理和 MCP 服务器的强大功能。
AI 推理是指利用经过训练的机器学习模型,通过应用其学习到的模式,对新的、未见过的数据进行预测的过程。本课程专为有兴趣在 Cloud Run 上快速部署 AI 推理服务的开发者、数据科学家和机器学习工程师而设计。对于熟悉基于云的无服务器应用部署解决方案,但可能没有使用 Google Cloud 无服务器产品运行 AI 推理经验的学员来说,本课程非常有用。 本课程包含使用 GPU 部署 AI 推理模型,以及将生成式 AI 应用与数据存储服务集成的示例。
本课程面向为组织配置 Gemini Code Assist 的 Google Cloud 开发者和 DevOps 工程师,需事先掌握 Google Cloud 控制台的基本知识。本课程介绍了 Gemini Code Assist 的优势,并比较了不同 Gemini Code Assist 版本的功能。本课程还介绍了如何在组织内配置和管理 Gemini Code Assist。
本课程专为各个级别的开发者打造,您将学到 Gemini Code Assist 的核心特性和功能。Gemini Code Assist 依托 AI 技术,可协助您在 Google Cloud 上进行应用开发。从智能代码建议、自动补全、实时错误检测到重构辅助,您将发现 Gemini Code Assist 如何显著提升开发效率和代码质量,帮助您节省宝贵时间,专注于更具价值和趣味性的任务。
在本课程中,您将学习如何使用 Google 的可移植 UI 工具包 Flutter 来开发应用,并将开发的应用与 Google 的生成式 AI 模型家族 Gemini 相集成。您还将练习使用 Vertex AI Agent Builder,这是 Google 为构建和管理 AI 智能体及应用而提供的平台。
通过使用生成式 AI,提升网站导航体验,从而为您的用户提供更好的搜索体验。在本课程中,您将学习如何通过 Vertex AI Search 为您的网站用户提供生成式搜索体验,使他们能够发现网站提供的内容。作为网站编辑者,您还将学习如何使用生成式 AI 快速且高效地翻译内容,并根据建议对内容进行改进。
生成式 AI 应用可以提供大语言模型 (LLM) 问世前几乎不可能实现的全新用户体验。作为应用开发者,您要如何利用生成式 AI 在 Google Cloud 上构建更具吸引力且功能强大的应用? 在本课程中,您将了解生成式 AI 应用,以及如何利用提示设计和检索增强生成 (RAG) 技术,构建使用 LLM 的强大应用。您将了解可用于生产用途且适合生成式 AI 应用的架构,并构建一个基于 LLM 和 RAG 的聊天应用。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下,您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
本课程的适用对象是想要借助于 Gemini CLI(一款专为终端打造并由 Gemini 提供支持的生成式 AI 智能体)来更智能地工作的应用开发者和 DevOps 工程师。 本课程探讨了 Gemini CLI 的安装和配置,并介绍了其应用场景和安全最佳实践。课程中还详细讲解了命令、工具、MCP 服务器和扩展程序。通过实践练习,您将安装和配置 Gemini CLI,并使用它来分析代码以及构建和修改应用。
This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.
This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.
This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.
This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.
This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.
This video covers how to use Gemini in Gmail to draft new emails, refine their tone, respond with context from Drive files, and use smart reply suggestions.
本视频介绍了如何使用 Google 文档中的“帮我创作”功能,通过引用云端硬盘中其他文件的内容,生成格式完整的文档。
This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
本视频介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来总结邮件、查找信息和起草回复,帮助您更高效地管理收件箱。
本视频介绍了如何使用 Google 幻灯片中的 Gemini 自动生成会议回顾并起草跟进邮件,助您精简会后工作流,节省宝贵时间。
本视频将介绍如何借助 Google 表格中 Gemini 强大的 AI 功能,在数分钟内轻松提取数据并生成分析洞见,完全无需任何技术或编程背景。
本视频将介绍如何利用 Gemini Gem,以领导者的独特口吻撰写真实的社交媒体帖子。了解如何通过写作示例和清晰指令来训练 Gem,从而克服高管社交媒体影响力难以规模化的挑战。了解如何快速生成引人入胜的帖子,在节省时间的同时,提升思想领导力并确保真实性。
本视频将介绍如何创建自己的 Brevity Gem,将杂乱的笔记或长文档总结并转换为清晰、简洁、高管可直接使用的摘要。
本视频介绍如何借助 Gemini 与 Apps 脚本,实现跨 Google Workspace 各项手动任务的自动化。您将学习如何编写提示词让 Gemini 生成 Apps 脚本代码,从而在 Google 表格中自动为未标记为“完成”的任务起草邮件提醒。几乎无需任何技术专业背景,即可实现工作流自动化,从而腾出时间专注于更重要的工作,彻底告别繁琐的手动跟进。
This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.
本视频介绍了如何使用 Gemini 消除繁琐的手动数据录入。了解如何拍摄数据照片或截取数据屏幕截图(来自 PDF、纸质文档或图片),然后提示 Gemini 立即将其转换为结构化的 Google 表格。探索这个简单技巧,让 Gemini 成为您的个人数据录入助理,节省大量转写数据的时间。只需拍照、撰写提示并导出即可!
AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.
This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.
本视频介绍如何在 Google Workspace 中定制个性化的 Gemini 输出结果。了解如何使用“@”符号将文档和研究论文直接引入提示词,从而获得更具针对性、契合您特定需求的相关 AI 输出。
本视频将介绍如何在 Google Workspace 中使用 Gemini 总结长文档,以便快速获取所需信息并节省时间。您将学习如何使用 Gemini 总结整个文档或仅所选文本,以及如何使用云端硬盘中的 Gemini 跨多个文件进行总结。
本视频介绍了提示工程的基础知识,帮助您与 AI 进行有效沟通。学习一个简单的框架(角色设定、任务、背景信息、格式),以便撰写清晰的提示,从而更快地从 Google Workspace 中的 Gemini 获得更理想的结果。了解如何使用自然语言、具体说明和迭代来获得最佳 AI 辅助。
本视频将介绍如何在 Google 文档中借助 Gemini 先进的 AI 功能来构思创意、起草各类营销内容,并与团队开展协作。
This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
本视频介绍了如何创建自己的 Gemini Gem,这是一种高级 AI 功能,可以自动执行重复性任务并大幅提升工作效率。
完成“开始用 Gemini Code Assist 进行应用开发”课程,即可获得技能徽章。在本课程中,您将学习如何利用 Google AI 编码助理的强大功能。
Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
完成 云架构:设计、实施和管理课程,赢取技能徽章,展示您在以下方面的技能:使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站;使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机; 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP;构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群,然后进行更新;以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源, 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。
完成设置 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章, 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则,然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。
完成开发 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习 部署和监控应用的多种方法,包括执行以下任务的方法:探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机,以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。
完成中级技能徽章课程“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”, 展示您在以下方面的技能:创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布, 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。
完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则;利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源;管理有效状态(本地和远程);以及将 Terraform 代码模块化,以方便重复使用和整理。
这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务,其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验,探索和部署各种解决方案元素,包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。
完成“在 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程,赢取技能徽章;通过该课程,您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施: Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
“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。
完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡,展示以下方面的技能: 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。