Arpit Verma
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Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
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大型语言模型简介
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生成式 AI 简介
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Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
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在生产环境中构建和部署智能体
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Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
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Model Armor：保障 AI 部署安全
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借助 Gemini Notebook 发掘深度洞见
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使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
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在 Cloud Run 上开发无服务器应用
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在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用
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打造您的首个 Gemini Enterprise 应用
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企业智能体及其应用场景
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智能体基础知识
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Google Cloud 数据分析功能简介
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Google Cloud 基础知识：核心基础设施
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使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用
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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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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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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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在本课程中，您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容，整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”，快速定位特定信息、生成即时摘要，并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。
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使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体，将您对智能体的理解转化为实际应用。
在本实操课程中，您将设置一个完整的 ADK 开发环境，使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体，并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数，将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。
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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据， 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构， 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关，以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。
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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。
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打造您的首个 Gemini Enterprise 应用，赢得技能徽章！将各种数据源连接到您的应用中，构建强大、统一的搜索和分析引擎。掌握进阶能力，如：深度研究型智能体、多智能体协同构思，以及用于进行聚焦式分析的 NotebookLM。
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了解 AI 智能体如何为业务带来实际影响。您将把智能体类型关联到您的关键绩效指标 (KPI)，并探索能够解决实际瓶颈的用例。然后，您将了解 Gemini Enterprise 如何帮助您构建和编排合适的智能体，其范围涵盖从无代码到高代码的各种解决方案。
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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识，并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。
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本课程是 Google Cloud 数据分析认证的第一门课程（共五门）。在本课程中，您将认识云数据分析领域，并了解云数据分析师在数据获取、存储、处理和可视化方面的角色和职责。您将探索 BigQuery 和 Cloud Storage 等基于 Google Cloud 的工具的架构，以及如何使用这些工具有效地设计数据结构，以及展示和报告数据。
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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“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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