akhilan balan
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学习如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP) 设计、协调和部署多智能体系统。以旅行礼宾为例,您将学习如何编排由专用智能体组成的网络,并为其配置自定义护栏。学完本课程后,您将了解构建稳健、可伸缩的 AI 工作流所需的设计模式和部署策略。
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。
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。
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
Identify critical assets and their compliance requirements.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Cloud Network Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, add sources to your notebook, and learn how to personalize your Gemini Notebook experience to study for the exam.
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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。
This video covers how to use Google Vids to transform presentation decks into fully animated product overview videos, complete with AI voiceovers and Veo-generated motion clips.
欢迎学习“AI 基础设施:网络组建和管理技术”课程。 在本课程中,您将学习如何利用 Google Cloud 的高带宽、低延迟基础设施,优化 AI 系统所有组件之间的数据传输和通信。学完本课程后,您将了解网络组建和管理在整个 AI 流水线(从数据注入、训练到推理)中发挥的关键作用,并能够应用最佳实践来确保您的工作负载以最高速度运行。
本课程旨在帮助 Google Workspace 管理员排查常见的 Google Workspace 问题。学员将练习诊断并解决 Gmail、日历和云端硬盘中的问题,并了解管理控制台的使用方法。学员还将体验如何分析审核日志以排查安全问题,以及收集信息并使用可用资源来排查并报告技术问题。
本课程旨在帮助学员保护自身 Google Workspace 环境的安全。学员将实施安全系数高的密码政策和两步验证,以管理用户访问权限。然后,他们将利用安全调查工具主动识别和应对安全风险。接下来,他们将管理第三方应用访问权限和移动设备,以确保安全性。最后,学员将强制执行邮件安全和合规措施,以保护组织数据。
本课程旨在帮助学员掌握在 Google Workspace 环境中管理数据的技能。学员将探索如何在 Gmail 和云端硬盘中利用数据泄露防护规则来防止数据泄露。然后学习如何使用 Google 保险柜来保留、保存和检索数据。接着,学员将学习如何配置数据区域和导出设置,以遵循监管法规。最后,学员将了解如何使用标签对数据进行分类,以强化组织管理并提升安全性。
本课程旨在让学员全面了解 Google Workspace 核心服务。学员将探索如何启用、停用这些服务(包括 Gmail、Google 日历、云端硬盘、Meet、Chat 和文档)以及为这些服务配置设置。随后,他们将学习如何部署和管理 Gemini,以赋能用户。最后,学员将了解 AppSheet 和 Apps 脚本的应用场景,学习如何使用它们自动执行任务并扩展 Google Workspace 应用的功能。
本课程旨在帮助您了解 Google Workspace 中的用户和资源管理流程。学员将探索如何根据组织的需求配置组织部门。此外,学员还将了解如何管理各种类型的 Google 群组。他们还将掌握在 Google Workspace 中管理网域设置的专业知识。最后,学员将掌握如何在 Google Workspace 环境中优化和构建资源。
本课程旨在帮助 Google Workspace 用户高效地自动执行跨应用任务,从而显著提高工作效率并简化日常运营。学员将掌握设计和配置自动化操作以及在 Google Workspace Studio 中自定义步骤的实用技能。
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。
本课程介绍如何在 Google 云端硬盘中使用 Gemini 来管理和检索文件。了解如何使用自然语言定位资源、在无需打开文件的情况下通过 AI 概览直接提取特定事实、即时总结多种媒体格式的内容,并将文件集合保存为“项目”以进行可重复的研究。
本课程介绍如何使用 Google Chat 中的 Gemini 来简化商务消息收发。了解如何利用摘要功能过滤通知干扰,使用自然语言搜索功能查找深埋的决策信息,以及借助实时写作工具优化消息语气。
本课程介绍如何使用 Google Meet 中的 Gemini 来提升视频协作体验。了解如何自动生成会议记录、利用实时文本和语音翻译功能、在不打扰他人的情况下快速了解错过的讨论,以及即时优化音视频质量。
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。
本课程将介绍如何利用 Google 幻灯片中的 Gemini 将构思转化为极具视觉冲击力的演示文稿。学习如何通过单个提示词或现有源文档生成结构化幻灯片组,利用自动设计增强功能优化布局,创建自定义矢量图和照片,并动态撰写幻灯片正文及精准的演讲者备注。
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。
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。
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。
在本课程中,您将全面了解 Google Cloud 提供的存储解决方案,这些解决方案专为 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载量身定制。您将学习如何为机器学习生命周期的各个阶段选择合适的存储选项。您将探索如何在训练期间优化 I/O 性能,管理海量数据集以进行数据准备,以及以低延迟部署模型制品。通过实际案例和演示,您将获得设计可靠存储解决方案所需的专业知识,从而加速 AI 创新。
本课程全面指导如何在 Google Cloud 上部署、管理和优化 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载。通过一系列课程和实际演示,您将探索从基于 Google Compute Engine (GCE) 的高度可定制环境,到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等托管式解决方案的各种部署策略。具体来说,您将学习如何创建集群并部署 GKE 进行推理。
欢迎学习 Cloud TPU 课程。我们将探讨 TPU 在不同场景下的优势和劣势,并比较不同的 TPU 加速器,以帮助您选择合适的加速器。您将了解可通过哪些策略充分提高 AI 模型的性能和效率,并理解 GPU/TPU 互操作性对于创建灵活的机器学习工作流程的重要性。通过引人入胜的课程内容和实际演示,您将逐步了解如何有效利用 TPU。
对 AI 背后的强大硬件感到好奇吗?本单元将详细讲解性能经过优化的 AI 计算机,向您展示它们为何如此重要。我们将探讨 CPU、GPU 和 TPU 如何让 AI 任务高速运行,介绍它们各自的特点,并说明 AI 软件是如何充分发挥这些硬件的性能的。学习结束后,您将清楚地知道如何为自己的 AI 项目选择合适的 GPU,从而为 AI 工作负载做出明智的决策。
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。
Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.
This course provides a foundational introduction to Google SecOps, focusing on the platform’s architecture, deployment, and configuration. Partners will explore how SecOps integrates SIEM and SOAR components into a unified environment that enhances visibility, scalability, and security efficiency. Through short, hands-on videos and practical demonstrations, the course equips participants with the knowledge to plan and deploy SecOps environments confidently.
This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.
This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.
Ready to move your databases to Google Cloud? This course provides the strategy. Learn to evaluate business drivers to overcome high on-premise costs and vendor lock-in. Use Migration Center to discover assets, analyze TCO, and build a phased wave plan. You’ll learn to choose the right migration path and identify the right Google Cloud solutions for your workloads. You'll leave with a data-driven business case and a clear roadmap, ready to win executive buy-in and lead a successful migration.
This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.
Take your marketing skills to the next level in under 50 minutes with AI Boost Bootcamp. Based on Google’s own proven internal training, this course empowers you to master Gemini for marketing (across Google Workspace and Gemini Enterprise). Learn how to use Gemini for market research, campaign execution, content creation at scale, and performance reporting. You’ll also learn how to build custom AI agents for marketing with Gemini Enterprise. Start amplifying your unique skills and earn your completion badge today.
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
“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。
“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。
“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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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.