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Santi Srimahachota

成为会员时间:2024

钻石联赛

19106 积分
通过 API 使用 Cloud Storage Earned Apr 11, 2026 EDT
部署多智能体架构 Earned Apr 10, 2026 EDT
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned Apr 7, 2026 EDT
提升 Gemini 模型的能力 Earned Apr 6, 2026 EDT
使用 BigQuery 实现多模态向量搜索 Earned Apr 5, 2026 EDT
利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理 Earned Apr 4, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Apr 4, 2026 EDT
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型 Earned Apr 2, 2026 EDT
在 BigQuery 中执行预测性数据分析 Earned Mar 29, 2026 EDT
矢量搜索和嵌入 Earned Mar 29, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned Mar 28, 2026 EDT
适用于 DevOps 工程师的 Gemini Earned Mar 27, 2026 EDT
适用于云架构师的 Gemini Earned Mar 24, 2026 EDT
使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Mar 22, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 Earned Mar 22, 2026 EDT
Workspace: Add-ons Earned Mar 24, 2025 EDT
保护 BigLake 数据 Earned Mar 23, 2025 EDT
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Mar 23, 2025 EDT
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Mar 22, 2025 EDT
Google Developer Essentials Earned Mar 19, 2025 EDT
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Mar 17, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Mar 16, 2025 EDT
在 Vertex AI 中设计提示 Earned Mar 2, 2025 EST
用 Cloud Vision API 分析图片 Earned Jun 12, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情感 Earned Jun 12, 2024 EDT
使用 Google API 分析语音和语言 Earned Jun 11, 2024 EDT
在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 1.0 Pro 集成 Earned Jun 11, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Jun 8, 2024 EDT
机器学习简介:语言处理 Earned May 25, 2024 EDT
探索生成式 AI - Vertex AI Earned May 24, 2024 EDT

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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完成部署多智能体架构这一高级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能: 使用 ADK 构建多智能体系统;通过 Agent-to-Agent (A2A) protocol 连接智能体, 通过 Model Context Protocol (MCP) 集成外部工具,并将完整的多智能体解决方案部署到 Agent Engine。

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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据, 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构, 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关,以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。

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完成中级技能徽章课程“提升 Gemini 模型的能力”,展示您在以下方面的技能: 利用 Gemini 模型的高级功能(包括代码生成和执行、接地、受控内容生成 和合成数据创建)来构建功能更强大、更复杂的 AI 应用。

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完成中级技能徽章课程“使用 BigQuery 实现多模态向量搜索”, 展示自己在以下方面的技能:使用 Gemini in BigQuery 生成和调试 SQL;进行情感分析; 总结文本和识别关键字;生成嵌入;创建 RAG(检索增强生成)流水线; 以及实现多模态向量搜索。

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完成中级技能徽章课程利用 BigQuery ML 构建预测模型时的数据工程处理, 展示自己在以下方面的技能:利用 Dataprep by Trifacta 构建 BigQuery 数据转换流水线; 利用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 构建提取、转换和加载 (ETL) 工作流; 以及利用 BigQuery ML 构建机器学习模型。

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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。

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完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型,展示您在以下方面的技能: 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型,以执行数据预测。

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完成中级技能徽章课程“在 BigQuery 中执行预测性数据分析”, 展示以下方面的技能:导入 CSV 和 JSON 文件,在 BigQuery 中创建数据集; 利用 BigQuery 的强大功能与精细的 SQL 分析概念,包括使用 BigQuery ML,根据足球比赛数据 来训练一个进球数预测模型,并评估世界杯进球的观赏性。

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在本次课程中,探索 AI 赋能的搜索技术、工具和应用。学习利用向量嵌入的语义搜索、融合语义和关键字的混合搜索方法,以及检索增强生成 (RAG) 技术,以打造基于事实的 AI 智能体,尽可能减少 AI 幻觉。获取 Vertex AI Vector Search 实战经验,打造您自己的智能搜索引擎。

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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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)如何帮助工程师管理基础设施。您将了解如何向 Gemini 输入提示,让其查找和理解应用日志、创建 GKE 集群,以及研究如何创建构建环境。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 DevOps 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 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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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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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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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.

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完成保护 BigLake 数据这一入门级技能徽章课程,展示您在以下方面的技能:使用 IAM、BigQuery、BigLake 和 Dataplex 中的 Data Catalog 创建和保护 BigLake 表。

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完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章,了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

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完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务,赢取技能徽章。 您将学习如何在 Compute Engine 中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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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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完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程,展示您在以下方面的技能:图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。

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完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Vertex AI 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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完成用 Cloud Vision API 分析图片课程,赢取技能徽章。在此挑战任务中,您将了解如何利用 Cloud Vision API 执行各种任务,包括从图片中提取文本。

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完成使用 Natural Language API 分析情感挑战任务,赢取技能徽章 。在此过程中,您将学习如何使用 API 从文本中提取情感。

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完成使用 Google API 分析语音和语言课程,赢取技能徽章 。在此课程中,您将学习如何在真实场景中使用 Natural Language API 和 Speech API。

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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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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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众所周知,机器学习是发展最快的技术领域之一, Google Cloud Platform 在推动其发展方面发挥了重要作用。 GCP 提供了一系列 API,几乎可以满足任何机器学习作业的需求。在 本入门课程中,您将了解机器学习在语言处理方面的运用, 通过实操实验学习 如何从文本中提取实体,执行情感和语法分析,以及 使用 Speech-to-Text API 进行转写。

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探索生成式 AI - Vertex AI 课程汇集了多组实验, 指导用户在 Google Cloud 平台上运用生成式 AI。参与实验,您将了解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison 和 textembedding-gecko。您还将了解提示设计、最佳实践, 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本 总结等任务。您还将学习如何通过 Vertex AI 自定义训练对基础模型进行调优, 并将模型部署到 Vertex AI 端点。

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