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Ruslan Bulhakov

成为会员时间:2025

黄金联赛

5090 积分
Introduction to Security in the World of AI Earned Apr 7, 2026 EDT
Model Armor:保障 AI 部署安全 Earned Apr 3, 2026 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Apr 1, 2026 EDT
面向机器学习的 BigQuery Earned Mar 24, 2026 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Mar 21, 2026 EDT
使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Mar 17, 2026 EDT
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Mar 13, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned Feb 24, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Feb 20, 2026 EST
使用 BigQuery 实现多模态向量搜索 Earned Feb 17, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Feb 16, 2026 EST
企业智能体及其应用场景 Earned Feb 16, 2026 EST
AI 智能体简介 Earned Feb 16, 2026 EST
智能体基础知识 Earned Feb 12, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Feb 6, 2026 EST
在 Vertex AI 中设计提示 Earned Feb 6, 2026 EST
负责任的 AI 简介 Earned Feb 4, 2026 EST
大型语言模型简介 Earned Feb 4, 2026 EST
生成式 AI 简介 Earned Feb 4, 2026 EST
使用 Google Vids 制作引人入胜的视频 Earned Feb 3, 2026 EST
Google 云端硬盘中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
Google Meet 中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
Google 表格中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
Google 幻灯片中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
Google 文档中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
Gemini for Google Workspace 简介 Earned Feb 2, 2026 EST
Gmail 中的 Gemini Earned Feb 2, 2026 EST
使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Jan 26, 2026 EST
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Jan 21, 2026 EST
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Jan 15, 2026 EST

Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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本课程回顾了 Model Armor 的基本安全功能,并让您能够使用该服务。您将了解与 LLM 相关的安全风险,以及 Model Armor 如何保护您的 AI 应用。

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完成入门级技能徽章课程“从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见”,展示您在以下方面的技能: 编写 SQL 查询、查询公共表、将示例数据加载到 BigQuery 中、 在 BigQuery 中使用查询验证器排查常见的语法错误,以及通过连接到 BigQuery 数据在 Looker Studio 中 创建报告。

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想要仅使用 SQL 就能在几分钟内构建机器学习模型,而不是花费数小时?BigQuery 借助机器学习,数据分析师能够使用现有的 SQL 工具和技能创建、训练、评估机器学习模型,并使用这些模型进行预测, 从而实现机器学习的普及。在 本系列实验中,您将尝试不同的模型类型,并了解 如何构建出色的模型。

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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。

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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。

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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。

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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

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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。

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完成中级技能徽章课程“使用 BigQuery 实现多模态向量搜索”, 展示自己在以下方面的技能:使用 Gemini in BigQuery 生成和调试 SQL;进行情感分析; 总结文本和识别关键字;生成嵌入;创建 RAG(检索增强生成)流水线; 以及实现多模态向量搜索。

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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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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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AI 智能体代表着超越传统大语言模型 (LLM) 的重大转变:AI 智能体不再仅仅只是生成基于文本的解决方案,更能自主行动来执行这些方案。 本课程将介绍 AI 智能体的基础知识、AI 智能体与 LLM API 的区别,以及 AI 智能体在现实世界中的价值所在。本课程基于 Google 的智能体白皮书,将为您提供必要的理论基础知识,以助您编写首行智能体代码 — 非常适合希望从自主、目标导向行为(而不仅仅是文本生成)的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者。 加入社区论坛,提出问题并参与讨论。

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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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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。

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这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。

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这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。

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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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在本课程中,您将了解 Google Vids,这是一款面向特定 Google Workspace 用户的在线视频制作与编辑应用。通过课程讲解和演示,您将学习如何在工作中通过视频来制作和讲述引人入胜的故事。您还将了解如何无缝整合媒体、音频和视频片段,自定义风格,并轻松分享您的作品。 Vids 的部分功能借助生成式 AI 来帮助您更高效地进行创作。请注意,包括 Gemini 在内的生成式 AI 工具可能会提供不准确或不恰当的信息。请勿将 Gemini 功能提供的信息作为医疗、法律、财务或其他专业领域的建议。另需注意,Gemini 功能提供的建议不代表 Google 的观点,Google 对此概不负责。

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Gemini for Google Workspace 是一个插件,用户可通过它来使用生成式 AI 功能。本课程通过视频课程、实操活动和实际示例,深入探讨了“Google 云端硬盘中的 Gemini”的功能。 学完本课程后,您将掌握相关知识和技能,能够自信地利用 Google 云端硬盘中的 Gemini 来改进工作流。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,可为用户提供对生成式 AI 功能的访问权限。本课程深入探讨了“Google Meet 中的 Gemini”的功能。通过视频课程、实操活动和实际示例,您将全面了解 Google Meet 中的 Gemini 功能。您将学习如何使用 Gemini 生成背景图片、提高视频质量以及翻译字幕。学完本课程后,您将掌握相关知识和技能,能够自信地利用 Google Meet 中的 Gemini 尽可能提高视频会议的效率。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本迷你课程中,您将了解 Gemini 的主要功能,以及如何在 Google 表格中使用它们来提高工作效率。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本迷你课程中,您将了解 Gemini 的主要功能,以及如何在 Google 幻灯片中使用它们来提高工作效率。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,用户可通过它来使用生成式 AI 功能。本课程通过视频课程、实操活动和实际示例,深入探讨了“Google 文档中的 Gemini”的功能。您将学习如何使用 Gemini 来根据提示生成书面内容。您还会探索如何使用 Gemini 来修改已撰写好的文本,帮助提升整体工作效率。学完本课程后,您将掌握相关知识和技能,能够自信地利用 Google 文档中的 Gemini 来提升写作水平。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本学习路线中,您将了解 Gemini 的主要功能,以及如何在 Google Workspace 中使用它们来提高工作效率。

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Google Workspace 专用 Gemini 是一个插件,可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本迷你课程中,您将了解 Gemini 的主要功能,以及如何在 Gmail 中使用这些功能来提高工作效率。

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本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流,其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理,以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后,学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型(如 Gemini)以及嵌入模型来构建 RAG 流水线,以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

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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。

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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。

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