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Bintang Siahaan

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黄金联赛

19470 积分
Advanced ML: ML Infrastructure Earned Feb 12, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Feb 12, 2025 EST
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Feb 11, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI:隐私保护和安全 Earned Feb 11, 2025 EST
Workspace: Add-ons Earned Feb 11, 2025 EST
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Feb 11, 2025 EST
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Feb 10, 2025 EST
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Feb 9, 2025 EST
保护软件交付流程 Earned Feb 7, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Feb 7, 2025 EST
保护 BigLake 数据 Earned Feb 6, 2025 EST
Sensitive Data Protection 使用入门 Earned Feb 6, 2025 EST
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Feb 6, 2025 EST
Cloud Speech API:3 种使用方式 Earned Feb 6, 2025 EST
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Feb 5, 2025 EST
在 Vertex AI 中设计提示 Earned Feb 4, 2025 EST

Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景,您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解,本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。

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本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题,还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。

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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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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)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。

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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查,以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容,可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程,赢取中级技能徽章。 在此课程中,您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章,旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛,即可获得数字徽章, 在您的人际圈中炫出自己的技能。

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完成中级技能徽章课程保护软件交付流程,展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则,主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像,如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险,以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发,同时保持对安全性的关注。此外,您还将掌握以下技能:集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程,以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。

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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程,赢取入门级技能徽章。在本课程中,您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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完成保护 BigLake 数据这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 IAM、BigQuery、BigLake 和 Dataplex 中的 Data Catalog 创建和保护 BigLake 表。

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完成 Sensitive Data Protection 使用入门 这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 Sensitive Data Protection 服务 (包括 Cloud Data Loss Prevention API)来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据,并对敏感数据进行去标识处理。

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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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完成 Cloud Speech API:3 种使用方式课程,赢取入门级技能徽章。 在本课程中,您将了解如何使用语音相关 API 工具来合成和转写语音。

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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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完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Vertex AI 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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