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Aditya Mittal

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黄金联赛

4282 积分
负责任的 AI 简介 Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI 简介 Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Aug 17, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Aug 17, 2026 EDT
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Jul 16, 2026 EDT
用 AppSheet 来构建应用 Earned Jul 15, 2026 EDT
在整个生态系统中发现并保护敏感数据 Earned Jul 15, 2026 EDT
Arcade Voyage: Cloud Storage and Data Governance Earned Jul 15, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned Jul 14, 2026 EDT
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Jul 14, 2026 EDT
通过 API 使用 Cloud Storage Earned Jul 14, 2026 EDT
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned Jul 14, 2026 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jul 14, 2026 EDT
保护软件交付流程 Earned Jul 14, 2026 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jul 14, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned Jul 14, 2026 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Jul 13, 2026 EDT
图像生成简介 Earned Jul 13, 2026 EDT
大型语言模型简介 Earned Jul 13, 2026 EDT
Google 认证的教育工作者 1 级考试 (A) Earned Jun 14, 2026 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Jun 8, 2026 EDT

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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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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“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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“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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完成“使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用”课程，赢取“入门”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 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，并跟踪您已获得的徽章。

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完成用 AppSheet 来构建应用课程，赢取技能徽章。 在此课程中，您将学习如何使用 AppSheet 构建、配置和发布应用。

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完成在整个生态系统中发现并保护敏感数据 这一中级技能徽章课程，展示以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention [DLP] API）发现、检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识化处理。 Google Cloud 生态系统包括 Cloud Storage 文件、BigQuery 数据和生成式 AI 模型回答。

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Data is one of the most valuable assets an organization owns, making its safe handling and governance essential. In this voyage, you will master Cloud Storage fundamentals by automating bucket management via APIs and the CLI, while enforcing compliance with Bucket Lock. You will then advance to automated security, configuring Sensitive Data Protection Discovery to scan and catalog risks across BigQuery and Cloud Storage. Complete with two challenge labs, this journey equips you to secure assets across your entire cloud ecosystem.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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准备好探索 AI Hypercomputer 了吗？这门课程将带您轻松入门！我们将介绍相关基础知识，并阐释它们如何助力 AI 处理 AI 工作负载。您将了解超级计算机内部的各个组件，如 GPU、TPU 和 CPU，并知晓如何根据您的需求选择合适的部署方法。

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完成通过 API 使用 Cloud Storage 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 使用 API 来处理 Cloud Storage 资源，包括 Cloud Storage API。

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完成入门技能徽章课程使用 Knowledge Catalog 构建数据网格，展示以下方面的技能：使用 Knowledge Catalog 构建数据网格， 以在 Google Cloud 上实现数据安全、治理和发现。您将在 Knowledge Catalog 中练习和测试自己在标记资产、分配 IAM 角色和评估数据质量方面的技能。

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完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库，展示以下技能： 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表， 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。

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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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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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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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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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展示您在课堂中能够熟练运用 Google 工具！完成下面的测验和实验，即可完成 Google 认证的教育工作者 1 级考试。（A 版）

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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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