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。
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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。
This course, Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud. The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in. By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills. The courses should be completed in the following order: 1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals 2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud 3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud 4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google C…
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.
Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。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。 完成本课程系列后,学员将能够阐述这些概念,并展示一定的实操技能。 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 本课是第三门课程,介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
完成入门级技能徽章课程创建和管理 AlloyDB 实例,展示您在以下方面的技能:执行核心 AlloyDB 操作 和任务、从 PostgreSQL 迁移到 AlloyDB、管理 AlloyDB 数据库,以及 使用 AlloyDB 列式引擎加速分析查询。