Chandramouli S
成为会员时间:2020
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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。
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。
完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程,展示您在以下方面的技能:图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。
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。
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.
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。
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。
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。
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。
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.
This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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.