Shlok Agarwal
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钻石联赛
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部署您的第一个智能体
Earned May 9, 2026 EDT
在生产环境中构建和部署智能体
Earned May 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned May 9, 2026 EDT
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom)
Earned Sep 27, 2024 EDT
大型语言模型简介
Earned Sep 27, 2024 EDT
负责任的 AI 简介
Earned Sep 27, 2024 EDT
生成式 AI 简介
Earned Sep 27, 2024 EDT
[DEPRECATED] Webhook fundamentals
Earned Sep 25, 2024 EDT
[DEPRECATED] 适用于安全工程师的 Gemini
Earned Sep 25, 2024 EDT
Google 文档中的 Gemini
Earned Sep 21, 2024 EDT
Google 云端硬盘中的 Gemini
Earned Sep 21, 2024 EDT
Gmail 中的 Gemini
Earned Sep 20, 2024 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
Earned Sep 14, 2024 EDT
编码器-解码器架构
Earned Sep 13, 2024 EDT
注意力机制
Earned Sep 13, 2024 EDT
图像生成简介
Earned Sep 13, 2024 EDT
内置 Gemini 的 Google Workspace：AI 工作流基础知识
Earned Sep 13, 2024 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Sep 13, 2024 EDT
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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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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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.
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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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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.
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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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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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Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。
完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握一些实际操作技能。
课程应按以下顺序完成：
1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识
2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施
3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性
4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
本课程是该系列课程的最后一门，回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值，以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。
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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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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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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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