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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Mauricio Caussin

成为会员时间：2025

黄金联赛

4346 积分
AI 基础设施：存储选项 Earned Feb 9, 2026 EST
在 BigQuery 中执行预测性数据分析 Earned Jan 31, 2026 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned Jan 27, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Jan 25, 2026 EST
使用 Security Command Center 消除威胁和漏洞 Earned Jan 25, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Jan 19, 2026 EST
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Jan 18, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Jan 13, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Dec 30, 2025 EST
在 Vertex AI 中设计提示 Earned Dec 30, 2025 EST
负责任的 AI 简介 Earned Dec 27, 2025 EST
大型语言模型简介 Earned Dec 26, 2025 EST
生成式 AI 简介 Earned Dec 26, 2025 EST

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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完成中级技能徽章课程“在 BigQuery 中执行预测性数据分析”， 展示以下方面的技能：导入 CSV 和 JSON 文件，在 BigQuery 中创建数据集； 利用 BigQuery 的强大功能与精细的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML，根据足球比赛数据 来训练一个进球数预测模型，并评估世界杯进球的观赏性。

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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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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完成中级技能徽章课程使用 Security Command Center 消除 威胁和漏洞，展示您在以下方面的技能： 预防和管理环境威胁、识别和缓解应用漏洞，以及应对安全异常。

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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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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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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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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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