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Ndoe Ajie

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钻石联赛

42140 积分
Google Developer Essentials Earned Feb 25, 2025 EST
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Feb 25, 2025 EST
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Feb 22, 2025 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned Feb 21, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Feb 20, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Feb 19, 2025 EST
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Feb 19, 2025 EST
Workspace: Add-ons Earned Feb 18, 2025 EST
保护软件交付流程 Earned Feb 15, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Feb 15, 2025 EST
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Feb 14, 2025 EST
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Feb 14, 2025 EST
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection Earned Feb 13, 2025 EST
保护 Lakehouse 数据 Earned Feb 13, 2025 EST
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Feb 13, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Feb 3, 2025 EST
创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例 Earned Oct 4, 2024 EDT
在 Google Cloud　上使用 Machine Learning API Earned Oct 4, 2024 EDT
用　Database Migration Service　将 MySQL 数据迁移至 Cloud SQL Earned Oct 4, 2024 EDT
云架构：设计、实施和管理 Earned Oct 3, 2024 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Oct 1, 2024 EDT
使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境 Earned Oct 1, 2024 EDT
在 Google Cloud 中管理 Kubernetes Earned Sep 29, 2024 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned Sep 17, 2024 EDT
在 BigQuery 中执行预测性数据分析 Earned Sep 15, 2024 EDT
在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 集成 Earned Sep 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] 适用于应用开发者的 Gemini Earned Sep 15, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情感 Earned Sep 15, 2024 EDT
用 Cloud Vision API 分析图片 Earned Sep 14, 2024 EDT
使用 Google API 分析语音和语言 Earned Sep 14, 2024 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Sep 14, 2024 EDT
监控和管理 Google Cloud 资源 Earned Sep 12, 2024 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Sep 11, 2024 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Sep 9, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Sep 8, 2024 EDT

This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景，您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解，本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。

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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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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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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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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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完成中级技能徽章课程保护软件交付流程，展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则，主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像，如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险，以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发，同时保持对安全性的关注。此外，您还将掌握以下技能：集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程，以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。

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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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完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章，了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

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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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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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完成保护 Lakehouse 数据这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 IAM、BigQuery、Lakehouse 和 Knowledge Catalog 中的 Data Catalog 创建和保护 Lakehouse 表。

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完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务，赢取技能徽章。 您将学习如何在　Compute Engine　中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

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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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完成“创建和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例”这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 迁移、配置和管理 Cloud SQL for PostgreSQL 实例及数据库。

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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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完成用　Database Migration Service　将 MySQL 数据迁移至 Cloud SQL 这一入门级的技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 使用 Database Migration Service 中提供的不同作业类型和连接选项，将 MySQL 数据迁移到 Cloud SQL； 以及在运行 Database Migration Service 作业时 迁移 MySQL 用户数据。

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完成 云架构：设计、实施和管理课程，赢取技能徽章，展示您在以下方面的技能：使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站；使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机； 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP；构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群，然后进行更新；以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源， 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。

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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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完成使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 监控 Kubernetes。

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

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这一简短的课程将介绍如何在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 集成，可帮助您探索 Gemini API 及其生成式 AI 模型。此课程会教您如何通过代码访问 Gemini 模型。课程会安排您在应用中使用文本、图片和视频提示来测试这些模型的功能。

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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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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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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 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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完成监控和管理 Google Cloud 资源这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：授予和撤消 IAM 权限； 安装 Monitoring 代理和 Logging 代理；创建、部署和测试事件驱动型 Cloud Run 函数。

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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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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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