Balaji Setty
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将智能体从 localhost 部署到生产环境。本课程将介绍如何将 ADK 智能体部署到 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run,以及如何通过记忆库实现可选的跨会话记忆功能。
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。
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。
探索从任务驱动型工作流到以人为本的 AI 编排的重大转变。您将学习如何从战略层面区分增强和自动化,以及如何平衡机器效率与人类直觉。
“生成式 AI 智能体:助力组织转型”是“Gen AI Leader”学习路线中的第五门课程,也是最后一门课程。本课程探讨了组织如何使用量身定制的生成式 AI 智能体,帮助应对特定的业务挑战。您将亲自动手构建一个基本的生成式 AI 智能体,并探索这些智能体的组成部分,例如模型、推理循环以及各种工具。
您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体,现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 加入社区论坛,提出问题并参与讨论
您已经构建了具有高级配置的智能体,现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。
您已经创建了自己的第一个智能体,现在是时候更进一步了。在本课程中,您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能,将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 加入社区论坛,提出问题并参与讨论。
完成本课程,赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章,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。
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。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。
了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架,助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法,从而构建企业级多智能体系统。
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。
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。
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。
大致了解 AI 智能体的概念。了解 AI 智能体如何通过自主行动和推理来解决复杂问题。您将探索技术架构(模型、工具和编排),该架构使智能体能够学习、规划,并为您实现目标。
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。