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Angeleigh Prinsloo

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钻石联赛

15440 积分
Managing Change when Moving to Google Cloud Earned Aug 27, 2026 EDT
AI Boost Bites：Gemini 图片转表格技巧 Earned Aug 22, 2026 EDT
AI Boost Bites: Get Your Competitor's Playbook in Minutes Earned Aug 22, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned Aug 13, 2026 EDT
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Aug 12, 2026 EDT
Google Cloud 带来信任与安全 Earned Aug 12, 2026 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned Aug 12, 2026 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Aug 11, 2026 EDT
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Aug 11, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Jul 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Supercharge Research with Gemini Earned Jun 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: The Recruiter's Playbook in Gmail Earned Jun 23, 2026 EDT
Planetary Scale Earth Observation with Google Earth Engine Earned Jun 23, 2026 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Jun 20, 2026 EDT
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned Jun 18, 2026 EDT
AI Boost Bites：Gemini Gems - 您的终极营销助手 Earned Jun 18, 2026 EDT
AI Boost Bites：使用 Google 文档和云端硬盘中的 Gemini 快速掌握要点 Earned Jun 18, 2026 EDT
Google 表格中的 Gemini Earned Jun 18, 2026 EDT
Gmail 中的 Gemini Earned Jun 18, 2026 EDT
内置 Gemini 的 Google Workspace：AI 工作流基础知识 Earned Jun 18, 2026 EDT
大型语言模型简介 Earned Jun 18, 2026 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jun 18, 2026 EDT
Google Vids 中的 Gemini Earned Jun 18, 2026 EDT
生成式 AI 简介 Earned Jun 18, 2026 EDT
Network Observability on Google Cloud Earned Jun 17, 2026 EDT
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Jun 15, 2026 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned Jun 12, 2026 EDT
图像生成简介 Earned Jun 12, 2026 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Jun 11, 2026 EDT
部署您的第一个智能体 Earned Jun 9, 2026 EDT
在生产环境中构建和部署智能体 Earned Jun 9, 2026 EDT
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Jun 9, 2026 EDT
企业智能体及其应用场景 Earned Jun 9, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Jun 9, 2026 EDT
AI 智能体简介 Earned Jun 9, 2026 EDT
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Jun 3, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned May 27, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned May 24, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned May 24, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned May 24, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned May 24, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned May 23, 2026 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned May 19, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned May 19, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Apr 24, 2026 EDT

Moving to the cloud creates numerous opportunities to start working in a new way and it empowers the workforce to better collaborate and innovate. But it’s also a big change. Sometimes the success of the change hinges not on the change itself, but on how it’s managed. This course will help people managers to understand some of the key challenges associated with cloud adoption, and provide them with a verified in-the-field framework that will assist them in supporting their teams on the change journey. By addressing the human factor of moving to the cloud, organizations increase their chances of realizing business objectives and investing in their future talent.

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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！

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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to conduct competitive marketing analysis. You'll see how to submit a research prompt, approve the personalized research plan Gemini creates, and receive a detailed, synthesized report on competitor campaigns to inform your strategy.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而，有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念，以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长，并为企业谋求未来发展。

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随着组织将数据和应用迁移到云端，他们必须妥善应对快速变化的安全挑战格局。本课程将探讨云安全基础知识、Google Cloud 基于安全性设计的基础设施的价值以及纵深防御策略，并重点介绍依托 AI 的运营和合规工具如何帮助组织满足严格的全球监管要求。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。

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云技术是一项强大的资产，与数据相结合后，它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

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数字化转型是现代组织的必经之路，而扎实掌握云计算基础知识，是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架，助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式，帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助学员提升岗位能力，从而为企业打造美好未来。

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本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则，还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧，同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

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In this video, you'll learn pro tips for conducting thorough competitive research with Gemini Deep Research. You'll see how to enhance a basic prompt by assigning a persona, specifying a table format for the output, and directing the AI to search specific sources like Reddit for richer insights.

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In this video, you'll learn to streamline your email workflow using Gemini. Master the art of generating to-do lists from your inbox, crafting specific outreach prompts for better results, and polishing your drafts to perfection.

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Learn how public sector agencies and academic researchers leverage Google Earth Engine to distill meaningful insights from petabytes of Earth Observation at planetary scale. Google Earth Engine is a fully managed geospatial platform that has enabled research for more than a decade in environmental areas such as forestry, agriculture, water, and sustainability.

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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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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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本课程将介绍 Google Vids，这是 Google Workspace 中一款由 AI 赋能的创作工具，可帮助您将原始文档转换为专业、引人入胜的视频，无需任何编辑经验。您将学习如何使用模板和自动化工具快速生成草稿，以及如何通过基于转写稿的编辑、动态视觉增强和自定义音乐来定制内容。最后，您将探索如何集成 AI 虚拟形象和旁白，在各种业务场景中无缝讲解演示文稿。

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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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This mini-course will empower users to understand Network Observability in Google Cloud to gain comprehensive visibility into their network traffic, proactively identify issues, and optimize their infrastructure. By understanding how Network Observability works in Google Cloud, organizations can ensure seamless application delivery and enhance their overall cloud architecture and operations.

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本视频介绍了如何使用 Gemini Gem 构建个性化的“Work with Me”智能体，帮助您简化基础反馈，让会议更具战略性和效率。

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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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。

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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变，正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，旨在帮助个人在自己的角色中不断成长，并为企业谋求未来发展。

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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。

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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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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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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。

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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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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。加入社区论坛，提出问题并参与讨论

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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“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。

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本课程能让机器学习从业者掌握评估生成式和预测式 AI 模型的基本工具、方法和最佳实践。要确保机器学习系统在实际运用中提供可靠、准确、高效的结果，做好模型评估至关重要。 学员将深入了解各项评估指标、方法及如何在不同模型类型和任务中适当应用这些指标和方法。课程将着重介绍生成式 AI 模型带来的独特挑战，并提供有效解决这些挑战的策略。通过利用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform，学员可学习如何在模型选择、优化和持续监控工作中实施卓有成效的评估流程。

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本课程致力于为您提供所需的知识和工具，让您能够了解 MLOps 团队在部署和管理生成式 AI 模型以及探索 Vertex AI 如何帮助 AI 团队简化 MLOps 流程时面临的独特挑战，并帮助您在生成式 AI 项目中取得成功。

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“生成式 AI 应用：改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用，例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。

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“生成式 AI：全面了解生成式 AI”是“Gen AI Leader”学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式以及与世界的互动方式。作为领导者，应该如何利用生成式 AI 来推动实际业务成果？在本课程中，您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品/服务，以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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生成式 AI：剖析基本概念是“Gen AI Leader”学习路线的第二门课程。在本课程中，您将探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的差异，了解各种数据类型如何赋能生成式 AI 来应对业务挑战，从而了解生成式 AI 的基本概念。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略，以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临哪些关键挑战。

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生成式 AI：不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程，没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知，深入挖掘生成式 AI 为您的组织带来的真正潜力。您将探索基础模型和提示工程等概念，它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导，让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时，应考虑哪些重要因素。

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