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Prajwal Mane

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黄金联赛

3005 积分
Google DeepMind:训练小语言模型 Earned Oct 29, 2026 EDT
在 Google AI Studio 中开发 AI 驱动的原型 Earned Oct 28, 2026 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Oct 28, 2026 EDT
用 Cloud Vision API 分析图片 Earned Oct 26, 2026 EDT
使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流 Earned Oct 24, 2026 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Oct 24, 2026 EDT
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Oct 23, 2026 EDT
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Oct 22, 2026 EDT
企业智能体及其应用场景 Earned Oct 22, 2026 EDT
为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色 Earned Oct 22, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Oct 20, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Oct 18, 2026 EDT

完成本课程,赢取 Google DeepMind:训练小语言模型高级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。 注册免费订阅,即可免费访问此实验。每月可免费获得 35 个点数!

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完成入门级技能徽章课程“在 Google AI Studio 中开发 AI 驱动的原型”,展示您在以下方面的技能:撰写有效的提示、 利用多模态功能进行图片和视频分析、根据模板和文本提示构建功能性 AI 应用原型,以及使用 API 密钥构建和部署自定义 AI 解决方案。

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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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完成用 Cloud Vision API 分析图片课程,赢取技能徽章。在此挑战任务中,您将了解如何利用 Cloud Vision API 执行各种任务,包括从图片中提取文本。

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完成入门级使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用由 Gemini Enterprise 提供支持的智能体助理整合来自第一方和第三方来源的数据、制作多媒体营销材料,以及跨系统自动执行业务操作。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估,检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章,也可直接参加实验室挑战赛,快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度,提升您的专业形象,最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料,跟踪您已获得的徽章。

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完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI,展示自己在以下方面的技能: 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能,以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法,并扩展 AI 赋能项目的功能。

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完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章,了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

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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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完成“为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色”课程,赢取入门级技能徽章。在本课程中,您将了解服务账号、自定义角色以及如何使用 gcloud 设置权限。

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完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务,赢取技能徽章。 您将学习如何在 Compute Engine 中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

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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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