面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见
Earned Nov 13, 2025 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Nov 12, 2025 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
Earned Nov 10, 2025 EST
适用于端到端 SDLC 的 Gemini
Earned Nov 4, 2025 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Nov 2, 2025 EST
Model Armor：保障 AI 部署安全
Earned Nov 2, 2025 EST
AI 时代安全性简介
Earned Nov 2, 2025 EST
Google Cloud 基础知识：核心基础设施
Earned Oct 30, 2025 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Oct 27, 2025 EDT
在 Agent Platform 中设计提示
Earned Oct 27, 2025 EDT
负责任的 AI 简介
Earned Oct 27, 2025 EDT
大型语言模型简介
Earned Oct 27, 2025 EDT
生成式 AI 简介
Earned Oct 27, 2025 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境
Earned Oct 27, 2025 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Oct 26, 2025 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡
Earned Oct 26, 2025 EDT
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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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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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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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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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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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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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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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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“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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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。
适用于安全工程师的 Gemini
Earned Nov 15, 2025 EST
利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型
Earned Nov 14, 2025 EST
适用于云架构师的 Gemini
Earned Nov 13, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见
Earned Nov 13, 2025 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Nov 12, 2025 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
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适用于端到端 SDLC 的 Gemini
Earned Nov 4, 2025 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
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Model Armor：保障 AI 部署安全
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AI 时代安全性简介
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Google Cloud 基础知识：核心基础设施
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Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
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在 Agent Platform 中设计提示
Earned Oct 27, 2025 EDT
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大型语言模型简介
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Earned Oct 26, 2025 EDT