Anderson Cheng
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青铜联赛
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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。
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。
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。
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。
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。
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.
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!
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。
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.
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。
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。
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。
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。
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.
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。
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。
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。
本课程介绍如何使用 Google 表格中的 Gemini 自动整理数据和处理复杂数字。了解如何根据原始文本构建表格、使用自然语言自动填充数据、按需生成原生电子表格公式,以及快速提取高级分析洞见或可视化图表,而无需具备高级电子表格专业知识。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程,赢取技能徽章。通过最终测验,即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章,旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中,以此来分享您获得的成就。
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。
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。
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。