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Leena Dighole

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钻石联赛

78706 积分
使用 ADK 和 MCP 构建协作式多智能体系统 Earned Aug 10, 2026 EDT
保护企业 AI 智能体 Earned Aug 5, 2026 EDT
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact Earned Jul 31, 2026 EDT
[DEPRECATED] 适用于安全工程师的 Gemini Earned Jul 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] 适用于云架构师的 Gemini Earned Jul 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Jul 2, 2026 EDT
使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流 Earned Jul 2, 2026 EDT
以人为本的 AI Earned Jul 2, 2026 EDT
借助 Gemini Notebook 发掘深度洞见 Earned Jun 28, 2026 EDT
Google Meet 中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 云端硬盘中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 幻灯片中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 文档中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Google Vids 中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 表格中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
Gmail 中的 Gemini Earned Jun 28, 2026 EDT
部署您的第一个智能体 Earned Jun 28, 2026 EDT
在生产环境中构建和部署智能体 Earned Jun 28, 2026 EDT
[DEPRECATED] Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows Earned Apr 13, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned Apr 13, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents Earned Apr 3, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned Mar 28, 2026 EDT
Google DeepMind：训练小语言模型 Earned Mar 10, 2026 EDT
构建 Gemini Enterprise for Customer Experience 架构 Earned Feb 16, 2026 EST
管理智能体记忆和状态 Earned Feb 16, 2026 EST
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Feb 16, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned Feb 16, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Feb 14, 2026 EST
企业智能体及其应用场景 Earned Feb 14, 2026 EST
AI 智能体简介 Earned Feb 14, 2026 EST
对话式 AI 及其互动框架 Earned Jan 12, 2026 EST
优化智能体行为 Earned Jan 11, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Jan 11, 2026 EST
智能体基础知识 Earned Jan 11, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术 Earned Jan 7, 2026 EST
在 Google Cloud 中实施 DevOps 工作流 Earned Jan 6, 2026 EST
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用 Earned Jan 6, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jan 6, 2026 EST
优化 Google Kubernetes Engine 的费用 Earned Jan 6, 2026 EST
在 Google Cloud 中管理 Kubernetes Earned Jan 6, 2026 EST
在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线 Earned Jan 6, 2026 EST
使用 Google Cloud Speech API Earned Jan 6, 2026 EST
Conversational Insights Earned Dec 28, 2025 EST
AI 基础设施：存储选项 Earned Dec 22, 2025 EST
AI 基础设施：部署类型 Earned Dec 21, 2025 EST
内置 Gemini 的 Google Workspace：AI 工作流基础知识 Earned Dec 13, 2025 EST
[DEPRECATED] How to Use TPUs for Inference Earned Nov 28, 2025 EST
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack Earned Nov 28, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned Nov 22, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Nov 20, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Nov 20, 2025 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：Gmail 中的 Gemini 日历使用技巧 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：在 Google 表格中与数据对话 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：化身创意混搭达人 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：做自己世界的 AI 艺术总监 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造完美人像 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 大幅提升调研效率 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 高效搞定活动策划 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：助您从容应对大额消费 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：让学习指南游戏化 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：分秒之间，洞悉对手制胜秘籍 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造个性化天气应用 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：利用 Gemini 制作动态图表 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：让灵感跃然屏上，化身动画艺术 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：您的专属 AI 导师 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：创建 3D 太阳系 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属效率工具 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 学习辅导 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属复古街机游戏 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：成为“氛围 DJ” Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属大学择校报告 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：一键生成营销活动视觉内容 Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：从餐巾纸草图到功能齐全的应用 Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Nov 17, 2025 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned Nov 6, 2025 EST
面向医疗保健行业的生成式 AI Earned Nov 6, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Nov 5, 2025 EST
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Oct 29, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini 撰写演示文稿脚本 Earned Oct 29, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned Oct 6, 2025 EDT
在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 进行图片分类 Earned Oct 6, 2025 EDT
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Oct 6, 2025 EDT
使用 Google API 分析语音和语言 Earned Sep 27, 2025 EDT
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection Earned Sep 27, 2025 EDT
用 Cloud Vision API 分析图片 Earned Sep 27, 2025 EDT
在 Google Cloud 上存储、处理和管理数据 - 命令行 Earned Sep 27, 2025 EDT
利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型 Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Sep 27, 2025 EDT
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：邮件内容创作 Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：快速创建文档 Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：借助 AI 轻松管理收件箱 Earned Sep 26, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 幻灯片摘要 Earned Sep 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini 和 Apps 脚本自动执行任务 Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：为您的策略“挑挑刺” Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：借助自定义提示词实现个性化 Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned Sep 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Sep 15, 2025 EDT
为组织配置 Gemini Code Assist Earned Sep 5, 2025 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Aug 30, 2025 EDT
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Aug 30, 2025 EDT
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned Aug 23, 2025 EDT
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Aug 13, 2025 EDT
使用 Gemini 分析和推理多模态数据 Earned Aug 5, 2025 EDT
使用 Natural Language API 分析情感 Earned Aug 5, 2025 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Aug 5, 2025 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Jul 15, 2025 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Jul 6, 2025 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jul 6, 2025 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Jun 19, 2025 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Jun 19, 2025 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Jun 19, 2025 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Jun 19, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Jun 19, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Jun 19, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：无代码表格与脚本 Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：借助 AI 提升高管影响力 Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems生成摘要 Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 图片转表格技巧 Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Google 文档和云端硬盘中的 Gemini 快速掌握要点 Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini Gems - 您的终极营销助手 Earned Jun 19, 2025 EDT
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned May 14, 2025 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned May 14, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned May 7, 2025 EDT
提升 Gemini 模型的能力 Earned May 6, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Mar 9, 2025 EDT
在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用 Earned Mar 9, 2025 EDT
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Mar 4, 2025 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Feb 14, 2025 EST
矢量搜索和嵌入 Earned Feb 14, 2025 EST
Introduction to Security in the World of AI Earned Feb 13, 2025 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Feb 7, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Feb 7, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Oct 21, 2024 EDT
创建图片标注模型 Earned Feb 14, 2024 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Feb 14, 2024 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Feb 14, 2024 EST
编码器-解码器架构 Earned Feb 13, 2024 EST
注意力机制 Earned Feb 13, 2024 EST
图像生成简介 Earned Feb 13, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Feb 10, 2024 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Feb 10, 2024 EST
负责任的 AI 简介 Earned Feb 7, 2024 EST
大型语言模型简介 Earned Feb 7, 2024 EST
生成式 AI 简介 Earned Aug 8, 2023 EDT

学习如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP) 设计、协调和部署多智能体系统。以旅行礼宾为例，您将学习如何编排由专用智能体组成的网络，并为其配置自定义护栏。学完本课程后，您将了解构建稳健、可伸缩的 AI 工作流所需的设计模式和部署策略。

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了解如何在 Google Cloud 上保护和治理 AI 智能体。本课程提供了一个实用的路线图，可帮助您保护智能体记忆，通过 IAM 和 VPC Service Controls 实施严格的访问权限控制，并部署实时对话防护措施，从而确保企业部署安全合规。

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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.

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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）如何帮助您保护您的云环境和资源。您将学习如何将示例工作负载部署到 Google Cloud 环境中，以及如何借助 Gemini 识别和修复安全配置错误。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改善云安全状况。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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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）如何帮助管理员预配基础设施。您将了解如何通过输入提示来让 Gemini 解释基础设施、GKE 集群的部署，以及现有基础设施的更新。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 GKE 部署工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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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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完成入门级使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用由 Gemini Enterprise 提供支持的智能体助理整合来自第一方和第三方来源的数据、制作多媒体营销材料，以及跨系统自动执行业务操作。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估，检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章，也可直接参加实验室挑战赛，快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度，提升您的专业形象，最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料，跟踪您已获得的徽章。

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探索从任务驱动型工作流到以人为本的 AI 编排的重大转变。您将学习如何从战略层面区分增强和自动化，以及如何平衡机器效率与人类直觉。

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在本课程中，您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容，整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”，快速定位特定信息、生成即时摘要，并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。

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本课程介绍如何使用 Google Meet 中的 Gemini 来提升视频协作体验。了解如何自动生成会议记录、利用实时文本和语音翻译功能、在不打扰他人的情况下快速了解错过的讨论，以及即时优化音视频质量。

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本课程介绍如何在 Google 云端硬盘中使用 Gemini 来管理和检索文件。了解如何使用自然语言定位资源、在无需打开文件的情况下通过 AI 概览直接提取特定事实、即时总结多种媒体格式的内容，并将文件集合保存为“项目”以进行可重复的研究。

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本课程将介绍如何利用 Google 幻灯片中的 Gemini 将构思转化为极具视觉冲击力的演示文稿。学习如何通过单个提示词或现有源文档生成结构化幻灯片组，利用自动设计增强功能优化布局，创建自定义矢量图和照片，并动态撰写幻灯片正文及精准的演讲者备注。

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本课程介绍如何使用 Google 文档中的 Gemini 来简化写作和内容创作。了解如何从头开始起草文档，使用互动式工具优化写作语气和清晰度，总结复杂文件，以及将长篇文本无缝转换为适用于其他 Google Workspace 应用的结构化资产。

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本课程将介绍 Google Vids，这是 Google Workspace 中一款由 AI 赋能的创作工具，可帮助您将原始文档转换为专业、引人入胜的视频，无需任何编辑经验。您将学习如何使用模板和自动化工具快速生成草稿，以及如何通过基于转写稿的编辑、动态视觉增强和自定义音乐来定制内容。最后，您将探索如何集成 AI 虚拟形象和旁白，在各种业务场景中无缝讲解演示文稿。

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本课程介绍如何使用 Google 表格中的 Gemini 自动整理数据和处理复杂数字。了解如何根据原始文本构建表格、使用自然语言自动填充数据、按需生成原生电子表格公式，以及快速提取高级分析洞见或可视化图表，而无需具备高级电子表格专业知识。

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本课程介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来优化邮件管理。了解如何总结冗长的会话串、使用自然语言检索信息、起草专业回复，以及直接在收件箱中整理沟通策略。

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将智能体从 localhost 部署到生产环境。本课程将介绍如何将 ADK 智能体部署到 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，以及如何通过记忆库实现可选的跨会话记忆功能。

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探索如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Google Cloud 强大的基础设施来构建和部署多智能体系统。您将学习如何设计分层智能体树和确定性工作流智能体，同时确定理想的托管环境（从无服务器 Cloud Run 到高性能 GKE），以确保您的 AI 智能体安全、可伸缩且可用于生产用途。

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Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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完成本课程，赢取 Google DeepMind：训练小语言模型高级技能徽章，展示您在以下方面的技能： 提出实际的语言模型研究问题；构建一个简单的词元化器；制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集；运行小语言模型的训练循环。 注册免费订阅，即可免费访问此实验。每月可免费获得 35 个点数！

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在本课程中，您将深入了解设计、构建和维护强大的 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 解决方案所必需的主题。做好准备，改变您对可能性的理解，并创建可提升客户满意度的架构。本课程旨在向您介绍 GECX 的架构。您将探索构建和实现对话式 AI 解决方案（包括关键架构组件和集成）的主要注意事项。您还将探索与 Gemini Enterprise Agent Platform 的集成，并大致了解 GECX 的主要功能。

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您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体，现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 加入社区论坛，提出问题并参与讨论

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您已经构建了具有高级配置的智能体，现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 加入社区论坛，提出问题并参与讨论。

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了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架，助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法，从而构建企业级多智能体系统。

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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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本课程将介绍 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 及其强大的生成式 AI 功能，帮助您转变对客户服务的理解。首先，您将了解联络中心的发展历程，了解它们是如何演变的，以及生成式 AI 将如何推动它们进一步发展。然后，您将深入了解 GECX 解决方案中的核心智能模块，了解每个组件如何帮助提供卓越的客户体验。课程最后将探索极具说服力的 GECX 业务案例，以及实际用例和受益于这一创新解决方案的各种用户角色。

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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。探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 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。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。

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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识，并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。

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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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完成在 Google Cloud 中实施 DevOps 工作流技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：创建和管理 git 代码库； 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上启动、管理和扩缩 Deployment； 设计 CI/CD 流水线架构，以自动构建容器映像并将其部署到 GKE。

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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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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“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”， 展示您在以下方面的技能：创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布， 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。

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完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程， 展示您在以下方面的技能：使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用，以及持续交付技术。

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完成在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线技能徽章课程，赢取中级技能徽章。 您将学习如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy。您将与 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE 互动。本课程将介绍如何构建持续集成 流水线，存储和保护工件，扫描漏洞，证明已批准版本 的有效性。此外，您还将获得在 GKE 和 Cloud Run 中 部署应用的实操经验。

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完成 使用 Google Cloud Speech API这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何创建 Speech-to-Text API 请求、 将音频语音转写成文字，以及转写语音。

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在本课程中，您将学习如何利用 Conversational Insights 从联络中心数据中发掘隐藏的信息，以提高运营效率并推动数据驱动型业务决策。

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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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Gemini for Google Workspace 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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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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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 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 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 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 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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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，将数据转化为引人入胜的动态条形图竞赛图表。

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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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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本课程专为专业医护人员设计，旨在深入浅出地介绍生成式 AI（人工智能领域的最新突破）以及推动其发展的大语言模型 (LLM)。了解生成式 AI 在医疗保健领域的实际应用，并掌握根据目标编写有效提示的技巧。

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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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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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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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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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完成“在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 进行图片分类”课程，赢取中级技能徽章 。在此课程中，您将学习如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 来创建和训练机器学习模型。您将主要使用 Vertex AI Workbench 上用户管理的 笔记本。

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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程，赢取入门级技能徽章。在本课程中，您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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完成使用 Google API 分析语音和语言课程，赢取技能徽章 。在此课程中，您将学习如何在真实场景中使用 Natural Language API 和 Speech API。

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完成 在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention API）来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识处理。

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完成用 Cloud Vision API 分析图片课程，赢取技能徽章。在此挑战任务中，您将了解如何利用 Cloud Vision API 执行各种任务，包括从图片中提取文本。

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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服务，可用于存储、处理和管理数据。这三项 服务可结合使用，创建各种数据驱动型应用。在 这一技能徽章课程中，您将使用 Cloud Storage 存储图片，使用 Cloud Functions 处理图片，并使用 Cloud Pub/Sub 将图片发送到另一款应用。

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AI 推理是指利用经过训练的机器学习模型，通过应用其学习到的模式，对新的、未见过的数据进行预测的过程。本课程专为有兴趣在 Cloud Run 上快速部署 AI 推理服务的开发者、数据科学家和机器学习工程师而设计。对于熟悉基于云的无服务器应用部署解决方案，但可能没有使用 Google Cloud 无服务器产品运行 AI 推理经验的学员来说，本课程非常有用。 本课程包含使用 GPU 部署 AI 推理模型，以及将生成式 AI 应用与数据存储服务集成的示例。

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

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本课程面向为组织配置 Gemini Code Assist 的 Google Cloud 开发者和 DevOps 工程师，需事先掌握 Google Cloud 控制台的基本知识。本课程介绍了 Gemini Code Assist 的优势，并比较了不同 Gemini Code Assist 版本的功能。本课程还介绍了如何在组织内配置和管理 Gemini Code Assist。

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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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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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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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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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完成中级技能徽章课程使用 Gemini 分析和推理多模态数据，展示自己在以下方面的技能：使用 Gemini 2.0 Flash 分析文本、图片、音频（以乐谱形式表示）和视频数据，对这些综合信息进行推理，以便得出结论并提取分析洞见。

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完成使用 Natural Language API 分析情感挑战任务，赢取技能徽章 。在此过程中，您将学习如何使用 API 从文本中提取情感。

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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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探索生成式 AI - Agent Platform”课程包含一系列实验， 指导用户在 Google Cloud 平台上使用生成式 AI。通过这些实验，您将了解 如何在 Agent Platform 中使用 Gemini 模型。您还将了解提示设计、最佳实践， 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本摘要等。此外， 您将学习如何通过 Agent Platform 中的自定义训练来训练基础模型， 从而对其进行调优，以及如何将其部署到 Agent Platform 中的端点。

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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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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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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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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 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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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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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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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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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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完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程，赢取中级技能徽章。 在此课程中，您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章，旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度；您需要在 交互式实操环境中参加考核，证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛，即可获得数字徽章， 在您的人际圈中炫出自己的技能。

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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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完成中级技能徽章课程“提升 Gemini 模型的能力”，展示您在以下方面的技能： 利用 Gemini 模型的高级功能（包括代码生成和执行、接地、受控内容生成 和合成数据创建）来构建功能更强大、更复杂的 AI 应用。

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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。

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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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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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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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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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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 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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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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本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估模型。学完本课程，您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

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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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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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本课程将向您介绍注意力机制，这是一种强大的技术，可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理，以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能，包括机器翻译、文本摘要和问题解答。

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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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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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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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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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