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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Kenneth Lui

成为会员时间：2020

钻石联赛

15715 积分
在生产环境中构建和部署智能体 Earned Apr 30, 2026 EDT
以人为本的 AI Earned Apr 30, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Apr 19, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Apr 18, 2026 EDT
在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线 Earned Apr 14, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Apr 13, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Apr 6, 2026 EDT
生成式 AI: 全面了解生成式 AI Earned Apr 6, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned Apr 5, 2026 EDT
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Apr 4, 2026 EDT
面向医疗保健行业的生成式 AI Earned Apr 3, 2026 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Aug 3, 2025 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 Earned Aug 3, 2025 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 Earned Aug 3, 2025 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 Earned Jul 30, 2025 EDT
在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 1.0 Pro 集成 Earned Jul 29, 2025 EDT
Vertex AI Studio 简介 Earned Jul 29, 2025 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Jul 29, 2025 EDT
大型语言模型简介 Earned Jul 3, 2025 EDT
图像生成简介 Earned Jul 3, 2025 EDT
生成式 AI 简介 Earned Jun 1, 2025 EDT
负责任的 AI 简介 Earned May 10, 2025 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned May 10, 2025 EDT

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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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。

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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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完成在 Google Cloud 上实现 CI/CD 流水线技能徽章课程，赢取中级技能徽章。 您将学习如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy。您将与 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE 互动。本课程将介绍如何构建持续集成 流水线，存储和保护工件，扫描漏洞，证明已批准版本 的有效性。此外，您还将获得在 GKE 和 Cloud Run 中 部署应用的实操经验。

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“生成式 AI：不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术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,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。

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“生成式 AI: 剖析基本概念”是 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。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 开发与部署面临着哪些关键挑战。

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“生成式 AI: 全面了解生成式 AI”是 Generative 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,以及我们与周围世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实现实际的业务成果?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,以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

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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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本课程专为专业医护人员设计，旨在深入浅出地介绍生成式 AI（人工智能领域的最新突破）以及推动其发展的大语言模型 (LLM)。了解生成式 AI 在医疗保健领域的实际应用，并掌握根据目标编写有效提示的技巧。

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完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Agent Platform 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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Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本课程系列后，学员将能够阐述这些概念，并展示一定的实操技能。 课程应按以下顺序完成： 1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第三门课程，介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。

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Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成： 1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI

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Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成： 1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第一门课程，概述了云计算、Google Cloud 的使用方式以及各种计算选项。

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这一简短的课程将介绍如何在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 1.0 Pro 模型集成，可帮助您探索 Gemini API 及其生成式 AI 模型。此课程会教您如何通过代码访问 Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.0 Pro Vision 模型。课程会安排您在应用中使用文本、图片和视频提示来测试这些模型的功能。

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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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Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念，以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后，学员将能够清晰阐述这些概念，并掌握一些实际操作技能。 课程应按以下顺序完成： 1. Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课程是该系列课程的最后一门，回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值，以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。

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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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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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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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