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Cesar Castro

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黄金联赛

13933 积分
Model Armor:保障 AI 部署安全 Earned Sep 28, 2025 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Sep 17, 2025 EDT
面向开发者的 Responsible AI:可解释性和透明度 Earned Sep 14, 2025 EDT
生成式 AI:剖析基本概念 Earned Aug 28, 2025 EDT
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned May 15, 2025 EDT
使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Mar 19, 2025 EDT
注意力机制 Earned Feb 19, 2025 EST
图像生成简介 Earned Feb 19, 2025 EST
面向开发者的 Responsible AI:公平性与偏见 Earned Feb 19, 2025 EST
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX Earned Feb 18, 2025 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned Feb 7, 2025 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jan 27, 2025 EST
适用于安全工程师的 Gemini Earned Jan 27, 2025 EST
适用于云架构师的 Gemini Earned Jan 26, 2025 EST
适用于应用开发者的 Gemini Earned Jan 26, 2025 EST
生成式 AI 简介 Earned Jan 25, 2025 EST
Google 文档中的 Gemini Earned Jan 23, 2025 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Jan 16, 2025 EST

本课程回顾了 Model Armor 的基本安全功能,并让您能够使用该服务。您将了解与 LLM 相关的安全风险,以及 Model Armor 如何保护您的 AI 应用。

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人工智能 (AI) 具备巨大的变革潜力,但也带来了新的安全挑战。本课程专为负责安全性和数据保护的领导者而设计,助其运用相关策略在组织内安全管理 AI。学习一个有助于实现以下目标的框架:主动识别并减轻 AI 特有的风险,保护敏感数据,确保遵从法规,构建弹性 AI 基础设施。通过四个不同行业的精选用例,探索这些策略如何应用于现实场景。

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本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

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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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本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流,其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理,以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后,学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型(如 Gemini)以及嵌入模型来构建 RAG 流水线,以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

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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。

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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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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 course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.

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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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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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在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您保护您的云环境和资源。您将学习如何将示例工作负载部署到 Google Cloud 环境中,以及如何借助 Gemini 识别和修复安全配置错误。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改善云安全状况。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。

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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)如何帮助管理员预配基础设施。您将了解如何通过输入提示来让 Gemini 解释基础设施、GKE 集群的部署,以及现有基础设施的更新。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 GKE 部署工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。

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在本课程中,您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。

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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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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。

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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。

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