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Ashley Rice

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黄金联赛

88564 积分
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Nov 29, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 高效搞定活动策划 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 大幅提升调研效率 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：助您从容应对大额消费 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：利用 Gemini 制作动态图表 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：让灵感跃然屏上，化身动画艺术 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：让学习指南游戏化 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：您的专属 AI 导师 Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：分秒之间，洞悉对手制胜秘籍 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：创建 3D 太阳系 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属效率工具 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 学习辅导 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属复古街机游戏 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：成为“氛围 DJ” Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造您的专属大学择校报告 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：一键生成营销活动视觉内容 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：从餐巾纸草图到功能齐全的应用 Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 撰写演示文稿脚本 Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造个性化天气应用 Earned Nov 25, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：邮件内容创作 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：快速创建文档 Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 轻松管理收件箱 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 幻灯片摘要 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：无代码表格与脚本 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 AI 提升高管影响力 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems生成摘要 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 和 Apps 脚本自动执行任务 Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 图片转表格技巧 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：为您的策略“挑挑刺” Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：借助自定义提示词实现个性化 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google 文档和云端硬盘中的 Gemini 快速掌握要点 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini Gems - 您的终极营销助手 Earned Nov 25, 2025 EST
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned Oct 24, 2025 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Oct 23, 2025 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Jul 20, 2025 EDT
提升 Gemini 模型的能力 Earned Mar 24, 2025 EDT
使用 Google Cloud Speech API Earned Feb 28, 2025 EST
在 Google Cloud 上使用生成式 AI 进行网站现代化改造 Earned Feb 8, 2025 EST
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Feb 6, 2025 EST
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Jan 13, 2025 EST
[DEPRECATED] 适用于 DevOps 工程师的 Gemini Earned Jan 9, 2025 EST
使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Jan 7, 2025 EST
[DEPRECATED] 适用于网络工程师的 Gemini Earned Jan 6, 2025 EST
[DEPRECATED] 适用于安全工程师的 Gemini Earned Jan 6, 2025 EST
Introduction to Security in the World of AI Earned Jan 6, 2025 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Jan 6, 2025 EST
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Jan 5, 2025 EST
创建图片标注模型 Earned Jan 3, 2025 EST
编码器-解码器架构 Earned Jan 1, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Dec 31, 2024 EST
注意力机制 Earned Dec 28, 2024 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Dec 28, 2024 EST
矢量搜索和嵌入 Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 适用于云架构师的 Gemini Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 适用于应用开发者的 Gemini Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Dec 15, 2024 EST
使用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 智能体 Earned Dec 14, 2024 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Dec 10, 2024 EST
图像生成简介 Earned Dec 1, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI Earned Oct 22, 2024 EDT
在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用 Earned Oct 21, 2024 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Oct 21, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Oct 18, 2024 EDT
ML Pipelines on Google Cloud Earned Oct 11, 2024 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Sep 19, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Sep 19, 2024 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Sep 18, 2024 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Sep 15, 2024 EDT
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Sep 15, 2024 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Sep 12, 2024 EDT
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned Sep 5, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Sep 4, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Sep 1, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud Earned Aug 28, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems Earned Aug 23, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise Earned Aug 22, 2024 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Aug 18, 2024 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Aug 14, 2024 EDT
Launching into Machine Learning Earned Aug 11, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning Earned Aug 9, 2024 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Aug 4, 2024 EDT
[DEPRECATED] Enterprise Database Migration Earned Jul 7, 2024 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Jun 24, 2024 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Jun 23, 2024 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Jun 15, 2024 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Jun 12, 2024 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jun 11, 2024 EDT
大型语言模型简介 Earned Jun 11, 2024 EDT
生成式 AI 简介 Earned Jun 11, 2024 EDT

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

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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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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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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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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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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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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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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 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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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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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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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“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 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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通过使用生成式 AI，提升网站导航体验，从而为您的用户提供更好的搜索体验。在本课程中，您将学习如何通过 Vertex AI Search 为您的网站用户提供生成式搜索体验，使他们能够发现网站提供的内容。作为网站编辑者，您还将学习如何使用生成式 AI 快速且高效地翻译内容，并根据建议对内容进行改进。

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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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完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型，展示您在以下方面的技能： 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型，以执行数据预测。

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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）如何帮助工程师管理基础设施。您将了解如何向 Gemini 输入提示，让其查找和理解应用日志、创建 GKE 集群，以及研究如何创建构建环境。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 DevOps 工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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了解 BigQuery 机器学习推理功能，以及数据分析师为何应使用该功能，它有哪些应用场景，有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。

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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）如何帮助网络工程师创建、更新和维护 VPC 网络。您将学习如何向 Gemini 输入提示，让其针对您的网络组建和管理任务，提供您从搜索引擎所无法获得的具体指导。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 更轻松地使用 Google Cloud VPC 网络。 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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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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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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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 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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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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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 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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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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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。

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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”，展示您在以下方面的技能： 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用，以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试，以及如何迭代 Streamlit 应用，随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。

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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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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.

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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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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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In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.

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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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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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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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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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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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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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.

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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models. The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data. The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models. Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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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。

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This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services. This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.

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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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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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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变，正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，旨在帮助个人在自己的角色中不断成长，并为企业谋求未来发展。

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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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