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Shivani S

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黄金联赛

15241 积分
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Feb 24, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术 Earned Feb 24, 2026 EST
AI 基础设施：存储选项 Earned Feb 18, 2026 EST
AI 基础设施：部署类型 Earned Feb 11, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Feb 10, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Feb 10, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Feb 10, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Feb 10, 2026 EST
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Jan 28, 2026 EST
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Jan 28, 2026 EST
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Jan 28, 2026 EST
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Jan 28, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Jan 28, 2026 EST
Google Workspace 用户和资源管理 Earned Jan 25, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned Jan 21, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Jan 19, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Jan 14, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 13, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：为您的策略“挑挑刺” Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：Gemini 幻灯片摘要 Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 AI 高效搞定活动策划 Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Jan 12, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：Gemini 图片转表格技巧 Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 AI 轻松管理收件箱 Earned Jan 12, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Jan 12, 2026 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 撰写演示文稿脚本 Earned Jan 12, 2026 EST

本视频介绍了如何使用 Gemini Gem 构建个性化的“Work with Me”智能体，帮助您简化基础反馈，让会议更具战略性和效率。

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欢迎学习“AI 基础设施：网络组建和管理技术”课程。 在本课程中，您将学习如何利用 Google Cloud 的高带宽、低延迟基础设施，优化 AI 系统所有组件之间的数据传输和通信。学完本课程后，您将了解网络组建和管理在整个 AI 流水线（从数据注入、训练到推理）中发挥的关键作用，并能够应用最佳实践来确保您的工作负载以最高速度运行。

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在本课程中，您将全面了解 Google Cloud 提供的存储解决方案，这些解决方案专为 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载量身定制。您将学习如何为机器学习生命周期的各个阶段选择合适的存储选项。您将探索如何在训练期间优化 I/O 性能，管理海量数据集以进行数据准备，以及以低延迟部署模型制品。通过实际案例和演示，您将获得设计可靠存储解决方案所需的专业知识，从而加速 AI 创新。

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本课程全面指导如何在 Google Cloud 上部署、管理和优化 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载。通过一系列课程和实际演示，您将探索从基于 Google Compute Engine (GCE) 的高度可定制环境，到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等托管式解决方案的各种部署策略。具体来说，您将学习如何创建集群并部署 GKE 进行推理。

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欢迎学习 Cloud TPU 课程。我们将探讨 TPU 在不同场景下的优势和劣势，并比较不同的 TPU 加速器，以帮助您选择合适的加速器。您将了解可通过哪些策略充分提高 AI 模型的性能和效率，并理解 GPU/TPU 互操作性对于创建灵活的机器学习工作流程的重要性。通过引人入胜的课程内容和实际演示，您将逐步了解如何有效利用 TPU。

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对 AI 背后的强大硬件感到好奇吗？本单元将详细讲解性能经过优化的 AI 计算机，向您展示它们为何如此重要。我们将探讨 CPU、GPU 和 TPU 如何让 AI 任务高速运行，介绍它们各自的特点，并说明 AI 软件是如何充分发挥这些硬件的性能的。学习结束后，您将清楚地知道如何为自己的 AI 项目选择合适的 GPU，从而为 AI 工作负载做出明智的决策。

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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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“Gen 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与世界的互动方式。作为领导者，应该如何利用生成式 AI 来推动实际业务成果？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/服务，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“Gen AI Leader”学习路线的第二门课程。在本课程中，您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异，了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战，从而了解生成式 AI 的基本概念。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 开发与部署面临哪些关键挑战。

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生成式 AI：不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程，没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知，深入挖掘生成式 AI 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，它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导，让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时，应考虑哪些重要因素。

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本课程旨在帮助您了解 Google Workspace 中的用户和资源管理流程。学员将探索如何根据组织的需求配置组织部门。此外，学员还将了解如何管理各种类型的 Google 群组。他们还将掌握在 Google Workspace 中管理网域设置的专业知识。最后，学员将掌握如何在 Google Workspace 环境中优化和构建资源。

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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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.

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本视频将向您介绍如何利用 AI 识别策略中的弱点和潜在假设。您将学习“挑刺”法，这是一种借助 AI 提示词对方案进行压力测试的简便方法，有助于查漏补缺并强化战略思维。

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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。

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本视频介绍了如何使用 AI 助理高效策划大型团队活动，涵盖创意构思、会务后勤到活动后的效果复盘分析。

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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。

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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.

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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！

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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。

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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.

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本视频介绍了如何使用 Gemini Advanced 研究主题、创建演示文稿大纲，以及如何使用 Google 文档中的 Gemini 生成演讲要点。

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