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Jennifer Meyer

成为会员时间：2021

Google Threat Intelligence Earned Sep 24, 2026 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned Sep 24, 2026 EDT
借助 Gemini Code Assist 简化应用开发 Earned Aug 5, 2026 EDT
借助 Google Antigravity 快速起步：使用 AI 构建电子游戏 Earned Aug 4, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体 Earned Jul 24, 2026 EDT
结合企业数据库构建 AI 智能体 Earned Jul 24, 2026 EDT
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Jun 20, 2026 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Jun 20, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned May 26, 2026 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Apr 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Mar 11, 2026 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Mar 10, 2026 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Feb 20, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Feb 6, 2026 EST
Production Machine Learning Systems Earned Jan 30, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Jan 23, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 23, 2026 EST
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned Jan 22, 2026 EST
使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Jan 2, 2026 EST
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Dec 30, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Dec 30, 2025 EST
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned Dec 30, 2025 EST
AI 时代安全性简介 Earned Dec 30, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Dec 30, 2025 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Dec 29, 2025 EST
面向机器学习的 BigQuery Earned Dec 23, 2025 EST
机器学习简介：语言处理 Earned Dec 23, 2025 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gmail 中的 Gemini 日历使用技巧 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：在 Google 表格中与数据对话 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：化身创意混搭达人 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：做自己世界的 AI 艺术总监 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造完美人像 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 高效搞定活动策划 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 大幅提升调研效率 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：助您从容应对大额消费 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：让灵感跃然屏上，化身动画艺术 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：您的专属 AI 导师 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：让学习指南游戏化 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：分秒之间，洞悉对手制胜秘籍 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造个性化天气应用 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：创建 3D 太阳系 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属效率工具 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 学习辅导 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属复古街机游戏 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：成为“氛围 DJ” Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属大学择校报告 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：一键生成营销活动视觉内容 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：从餐巾纸草图到功能齐全的应用 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 撰写演示文稿脚本 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Nov 18, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：邮件内容创作 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：快速创建文档 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 轻松管理收件箱 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 幻灯片摘要 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：无代码表格与脚本 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 提升高管影响力 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems生成摘要 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 和 Apps 脚本自动执行任务 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 图片转表格技巧 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：为您的策略“挑挑刺” Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助自定义提示词实现个性化 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google 文档和云端硬盘中的 Gemini 快速掌握要点 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini Gems - 您的终极营销助手 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Nov 18, 2025 EST
矢量搜索和嵌入 Earned Nov 18, 2025 EST
使用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多智能体系统 Earned Sep 28, 2025 EDT
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Sep 26, 2025 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Sep 26, 2025 EDT
[DEPRECATED] 适用于应用开发者的 Gemini Earned Sep 17, 2025 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Sep 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Sep 15, 2025 EDT
Deutsche Bank: Prompt Engineering Fundamentals Earned Sep 15, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Sep 13, 2025 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Aug 29, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned Aug 29, 2025 EDT
在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用 Earned Aug 28, 2025 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Aug 28, 2025 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Aug 27, 2025 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Aug 9, 2025 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Aug 9, 2025 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录 Earned Jun 6, 2025 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned May 19, 2025 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Apr 29, 2025 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Apr 25, 2025 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Apr 23, 2025 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Apr 23, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Apr 9, 2025 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned Feb 26, 2025 EST
Google Cloud 带来信任与安全 Earned Feb 26, 2025 EST
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Feb 26, 2025 EST
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Feb 26, 2025 EST
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Feb 26, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jan 31, 2025 EST
Securing and Integrating Components of your Application Earned Oct 18, 2024 EDT
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Sep 17, 2024 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned May 10, 2024 EDT
在 Google Cloud 上实施云安全基础措施 Earned Apr 17, 2024 EDT
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用 Earned Apr 8, 2024 EDT
使用 Security Command Center 消除威胁和漏洞 Earned Feb 22, 2024 EST
使用 Cloud Armor 保护网络安全 Earned Feb 21, 2024 EST
安全与身份基础知识 Earned Feb 21, 2024 EST
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Feb 20, 2024 EST
Introduction to Cloud Identity Earned Feb 15, 2024 EST
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security Earned Jan 27, 2024 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud Earned Jan 23, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals Earned Jan 21, 2024 EST
Security Best Practices in Google Cloud Earned Jan 21, 2024 EST
Manage Security in Google Cloud Earned Jan 21, 2024 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Jan 15, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing Earned Jan 15, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PCSE Exam Prep Earned Aug 7, 2023 EDT
Cloud Hero DocAI Earned Jun 26, 2023 EDT
BigQuery for Data Analysis II Earned Jun 21, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning Earned Jun 14, 2023 EDT
Vertex AI Studio 简介 Earned Jun 14, 2023 EDT
编码器-解码器架构 Earned Jun 14, 2023 EDT
图像生成简介 Earned Jun 14, 2023 EDT
大型语言模型简介 Earned Jun 14, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Jun 10, 2023 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jun 10, 2023 EDT
生成式 AI 简介 Earned Jun 10, 2023 EDT
在 Google Cloud 上实施云安全基础措施 Earned Apr 25, 2023 EDT
DevOps 基础知识 Earned Feb 4, 2023 EST
可靠的 Google Cloud 基础设施: 设计和流程 Earned Dec 26, 2022 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Dec 21, 2022 EST
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Dec 21, 2022 EST
在 Google Cloud 中使用 Kubernetes Earned Dec 20, 2022 EST
Flutter Development Earned Aug 20, 2022 EDT
Flutter Essentials Earned Aug 19, 2022 EDT
Google Cloud Women in Financial Services Earned Jan 21, 2022 EST
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned Oct 2, 2021 EDT
DEPRECATED Exploring APIs Earned Oct 1, 2021 EDT
Using the Cloud SDK Command Line Earned Sep 30, 2021 EDT
开发 Google Cloud 网络 Earned Sep 29, 2021 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Sep 29, 2021 EDT
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用 Earned Sep 29, 2021 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Sep 13, 2021 EDT
基准：基础架构 Earned May 20, 2021 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned May 13, 2021 EDT
从 BigQuery 数据中挖掘数据洞见 Earned Apr 8, 2021 EDT
Google Cloud 基础知识 Earned Mar 22, 2021 EDT

Google Threat Intelligence 能够向全球各地的安全团队及时提供详细的威胁情报，帮助其更好地监测威胁。本课程将介绍 Google Threat Intelligence 的各项功能，以及各类组织借助该产品主动缓解威胁的常见方式。

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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。

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在本课程中，您将学习如何在 Google Antigravity 中编排智能体，以极快的速度构建软件。在本实操课程中，您将首先学习如何安装和开始使用 Antigravity。接下来，您将使用 Firebase 为使用 Antigravity 构建的应用启用服务。最后，您将通过提示 Antigravity 中的智能体并行工作，来构建电子游戏《Voyager》。

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本结构化课程面向对使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体感兴趣的开发者。它结合了实操体验、核心概念和实际应用，旨在提供 ADK 的全面使用指南。您还可以加入我们的 Google Cloud 专家和同行社区，提出问题、讨论答案，并与开发您日常使用的产品的 Google 员工交流互动。

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使用 MCP Toolbox for Databases 构建可利用企业数据库的 AI 智能体。您将定义安全的数据库交互工具，并实现智能查询功能（利用向量嵌入、结构化查询）。

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完成在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API 课程，赢取高级技能徽章。 在本课程中，您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。

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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理， 展示自己在以下方面的技能：利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线； 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流； 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。

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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据，展示以下技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业，以及调用机器学习 API，包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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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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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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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 course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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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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本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题，还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。

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本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念，探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

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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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人工智能 (AI) 具备巨大的变革潜力，但也带来了新的安全挑战。本课程专为负责安全性和数据保护的领导者而设计，助其运用相关策略在组织内安全管理 AI。学习一个有助于实现以下目标的框架：主动识别并减轻 AI 特有的风险，保护敏感数据，确保遵从法规，构建弹性 AI 基础设施。通过四个不同行业的精选用例，探索这些策略如何应用于现实场景。

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本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则，还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧，同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

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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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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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众所周知，机器学习是发展最快的技术领域之一， Google Cloud Platform 在推动其发展方面发挥了重要作用。 GCP 提供了一系列 API，几乎可以满足任何机器学习作业的需求。在 本入门课程中，您将了解机器学习在语言处理方面的运用， 通过实操实验学习 如何从文本中提取实体，执行情感和语法分析，以及 使用 Speech-to-Text API 进行转写。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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本视频介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来管理 Google 日历，包括在侧边栏中询问日程，以及使用一键“添加到日历”功能将邮件中检测到的活动添加到日历。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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本视频介绍如何使用 Google 表格中的“问问 Gemini”功能，通过简单的自然语言命令对数据进行排序、过滤、突出显示和总结。

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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本视频将为您介绍一种“混搭”图像生成技术：先分别生成主体与场景，再利用最终提示词将二者融合成一张全新图片。

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本视频介绍了如何在 Gemini 应用中使用多轮编辑功能逐步构建场景，以及如何通过将一个对象的风格转移到另一个对象来“改换”照片风格。

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本视频介绍如何使用 Gemini 应用中的新功能，创作出既富有想象力又与您本人神似的自画像，以及如何将多张照片融合成一个新场景。

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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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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本视频将为您介绍使用 Gemini Deep Research 的专业提示，包括如何设定角色、指定输出格式，以及如何引导搜索以进行全面的竞争力评估。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Deep Research，通过编写细致详尽的提示词来获取一份整合对比报告，助您在面对复杂的消费决策时从容不迫。

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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.

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本视频介绍如何在 Gemini Canvas 中使用描述性文本提示词，生成复杂的动画视觉艺术作品，例如动态排版。

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本视频介绍如何构建和使用自定义 Gem（一种可重复使用的 AI 助理），将各类散乱的笔记和文章即刻整理成结构清晰的学习指南。

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本视频介绍如何将个人笔记上传到 Gemini Canvas，并使用简单的提示词创建包含各种题型的互动式测验。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Deep Research 自动进行竞争分析，并在几分钟内生成一份关于竞争对手营销活动的详尽报告。

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本视频介绍如何在 Gemini Canvas 中使用简单的文本提示词，构建并定制一个可实际运行的个性化天气应用原型。

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本视频介绍如何在 Gemini Canvas 中使用简单的文本提示词，构建一个互动式 3D 太阳系模拟器，并为其添加教育功能。

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本视频介绍如何向 Gemini Canvas 输入一条简单的提示词来描述应用功能与外观设计，从而构建番茄钟计时器等专属的个人实用工具应用。

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本视频介绍如何使用 Gemini 中的“学习辅导”功能。作为与您并肩协作的 AI 伙伴，Gemini 能通过提问和互动工具，帮助您深入理解相关知识。

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本视频介绍如何向 Gemini Canvas 输入一条简短的提示词，即可打造、定制并分享专属的可玩游戏（例如井字棋）。

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本视频介绍如何在 Gemini Canvas 中使用简单的文本提示词，打造一个配备自定义控件和可弹奏键盘的全交互式音乐合成器。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Deep Research 和创意提示词，将复杂信息转化为有趣的个性化分析，例如体育球探报告和对阵图。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Canvas 中的“创建”菜单，将大段文字立即转换为信息图和网页等视觉内容。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Canvas，通过一种名为“氛围编程”的技术，将简单的应用绘图转换为功能原型。

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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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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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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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.

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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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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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本视频介绍了如何在 Gmail 中使用 Gemini 起草新邮件、调整语气、结合云端硬盘文件的上下文进行回复，以及使用智能回复建议。

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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。

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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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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。

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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。

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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。

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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。

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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.

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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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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.

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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。

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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。

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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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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。

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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.

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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。

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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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在本次课程中，探索 AI 赋能的搜索技术、工具和应用。学习利用向量嵌入的语义搜索、融合语义和关键字的混合搜索方法，以及检索增强生成 (RAG) 技术，以打造基于事实的 AI 智能体，尽可能减少 AI 幻觉。获取 Vertex AI Vector Search 实战经验，打造您自己的智能搜索引擎。

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在本课程中，您将学习如何使用 Google 智能体开发套件构建复杂的多智能体系统。您将构建搭载工具的智能体，利用父子层级关系和工作流进行连接，以此定义它们的交互方式。您将在本地运行智能体，并将其部署到 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 Agent Runtime，以托管式智能体流程的形式运行，而基础设施决策和资源扩缩均由 Agent Runtime 统一处理。请注意，这些实验基于此产品的预发布版本。在进行维护更新时，这些实验可能会出现一些延迟。

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完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档，展示您在以下方面的技能： 将多模态与 Gemini 配合使用，从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息； 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用，以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。

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完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI，展示自己在以下方面的技能： 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能，以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法，并扩展 AI 赋能项目的功能。

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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。

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完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Agent Platform 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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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。

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Master your Gen AI skills through hands-on labs! Embark on a dynamic learning experience with Prompt Engineering Fundamentals, where you'll learn the art of designing effective prompts that harness the full power of Generative AI. Dive into the essentials of crafting clear and compelling prompts while exploring advanced techniques such as few-shot and Free-form prompting. Through hands-on labs, you'll apply your newfound skills to creatively analyze images, design prompts, and generate conversations directly on the Google Cloud console. Upon completion, you'll earn a digital badge showcasing your newly acquired skills, perfect for highlighting on your LinkedIn profile and email signature. Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points. This course is OPTIONAL, nevertheless HIGHLY recommended.

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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。

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本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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。

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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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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完成入门级使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录技能徽章课程， 展示自己在以下方面的技能：监控 Compute Engine 中的虚拟机； 利用 Cloud Monitoring 监控多个项目；将监控和日志记录功能扩展到 Cloud Functions； 创建和发送自定义应用指标；以及根据自定义指标配置 Cloud Monitoring 提醒。

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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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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许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。

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随着组织将数据和应用迁移到云端，他们必须妥善应对快速变化的安全挑战格局。本课程将探讨云安全基础知识、Google Cloud 基于安全性设计的基础设施的价值以及纵深防御策略，并重点介绍依托 AI 的运营和合规工具如何帮助组织满足严格的全球监管要求。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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云技术是一项强大的资产，与数据相结合后，它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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数字化转型是现代组织的必经之路，而扎实掌握云计算基础知识，是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架，助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式，帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助学员提升岗位能力，从而为企业打造美好未来。

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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变，正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，旨在帮助个人在自己的角色中不断成长，并为企业谋求未来发展。

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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.

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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。

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完成构建安全的 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将了解与网络有关的众多 资源，以便在 Google Cloud 上构建、扩缩和保护自己的应用。

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完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程， 展示自己在以下方面的技能：使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色； 创建和管理服务账号；跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接； 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限； 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据；创建专用 Kubernetes 集群。

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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。

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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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了解如何保护 Google Cloud 上的部署安全, including: 如何使用 Cloud Armor 漫游器管理功能来降低漫游器风险并控制来自自动化客户端的访问; 使用 Cloud Armor 拒绝清单来限制或允许 对 Google Cloud 边缘处的 HTTP(S) 负载均衡器的访问; 应用 Cloud Armor 安全政策来限制对 Cloud CDN 和 Google Cloud Storage 上的缓存对象的访问; 以及使用 Cloud Armor WAF 规则来降低常见漏洞风险.

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安全是 Google Cloud 服务绝不妥协的核心原则，为此， Google Cloud 开发了特定工具，为您的所有项目提供 安全与身份保障。本入门课程中，您将了解 用于管理用户和虚拟机账号的 Google Cloud Identity and Access Management (IAM) 服务 并进行实操练习。您还将通过 配置 VPC 和 VPN 获取网络安全方面的实践经验，并了解有哪些工具可用于 抵御安全威胁和防止数据泄露。

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各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而，有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念，以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长，并为企业谋求未来发展。

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Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.

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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.

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In this self-paced training course, participants learn mitigations for attacks at many points in a Google Cloud-based infrastructure, including Distributed Denial-of-Service attacks, phishing attacks, and threats involving content classification and use. They also learn about the Security Command Center, cloud logging and audit logging, and using Forseti to view overall compliance with your organization's security policies.

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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques. 

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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.

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This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter. As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.

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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.

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Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing. In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities. Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses. By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.

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

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In this game you will create and use document processors using the Document AI API, automatically extract information from digitally scanned paper forms, use the Document AI API with Python to create various processors, and create an end-to-end document processing pipeline.

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Welcome Gamers! Test your skills and learn BigQuery, all while having fun! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.

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本课程介绍 Vertex AI Studio，这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验，您将探索从提示到产品的整个生命周期，了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio，在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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本课程简要介绍了编码器-解码器架构，这是一种功能强大且常见的机器学习架构，适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分，以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中，您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码，以用于诗歌生成。

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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。

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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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完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程，赢取技能徽章。通过最终测验，即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章，旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中，以此来分享您获得的成就。

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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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完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程， 展示自己在以下方面的技能：使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色； 创建和管理服务账号；跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接； 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限； 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据；创建专用 Kubernetes 集群。

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通过 DevOps 获得 竞争优势。DevOps 是一种组织和文化运动，旨在加快软件交付速度， 提高服务可靠性，并在软件利益相关方之间 建立共享所有权。在本课程中，您将学习如何使用 Google Cloud 提高 软件交付能力，确保较高的速度、稳定性、可用性和安全性。 DevOps Research and Assessment 已加入 Google Cloud。您的团队表现如何？参加 这个包含 5 道选择题的测验，来一探究竟吧！

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本课程指导学员运用久经考验的设计模式在 Google Cloud 上构建高度可靠且高效的解决方案。它是“Google Compute Engine 架构设计”或“Google Kubernetes Engine 架构设计”课程的延续，并假定您有使用其中任何一门课程所涵盖技术的实践经验。通过一系列演示、设计活动和动手实验，学员可以了解如何定义及平衡业务要求和技术要求，以便设计可靠性和可用性高、安全且经济实惠的 Google Cloud 部署。

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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“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。

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Kubernetes 是最受欢迎的容器编排系统， Google Kubernetes Engine 专为支持 Google Cloud 中的托管式 Kubernetes 部署 而设计。在本高级课程中，您将亲自动手配置 Docker 映像、容器，并部署功能完备的 Kubernetes Engine 应用。 此课程将帮助您掌握在工作流中集成容器编排所需的 实用技能。 想要参加实操实验室挑战赛， 展示您的技能并检验所学知识？完成本课程后，不妨继续参与这项额外的 实验室挑战赛，赢得 Google Cloud 专属数字徽章。 该挑战赛位于在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用课程的结尾处。

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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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Flutter is Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase. In this quest you will learn how to create a Flutter app using generated template code. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!

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Using Google Cloud, you will learn several ground breaking technologies which are applicable to your role in the Financial Services Industry.

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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.

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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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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。

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完成构建安全的 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将了解与网络有关的众多 资源，以便在 Google Cloud 上构建、扩缩和保护自己的应用。

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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。

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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。

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如果您是一位入门级云开发者， 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后，想要寻求真正的实操机会，这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验， 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能， 在 Google Cloud 的任何计划中，这些技能都能发挥作用。

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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。

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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 Data Studio 中 创建报告。

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在本入门级课程中，您将了解 Google Cloud 的基础工具和服务。此课程提供了可选视频， 旨在帮助您深入了解和回顾实验中涉及的概念。Google Cloud 基础知识是推荐给 Google Cloud 学员的第一门课程 - 即使您几乎没有云相关知识，也能从中获得实践 经验，并将其直接运用于您的首个 Google Cloud 项目。从编写 Cloud Shell 命令和部署您的第一个虚拟机，到在 Kubernetes Engine 上运行应用 或者使用负载均衡，“Google Cloud 基础知识”都是您了解该平台 基本功能的首选入门级课程。

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