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Sneha Bayan GOOGLEUSER

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钻石联赛

12298 积分
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Jun 12, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Jun 9, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 和 Agent Engine 部署多智能体系统 Earned Jun 9, 2026 EDT
了解 Google Cloud 智能体 Earned Jun 8, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned Jun 7, 2026 EDT
使用 NotebookLM 发掘深度洞见 Earned May 31, 2026 EDT
使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流 Earned May 24, 2026 EDT
以人为本的 AI Earned May 23, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned May 20, 2026 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned May 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned May 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned May 9, 2026 EDT
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned May 4, 2026 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Apr 29, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned Apr 21, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned Apr 21, 2026 EDT
Gemini Enterprise 简介 Earned Apr 20, 2026 EDT
借助 Gemini Enterprise 加速知识交流 Earned Apr 20, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Apr 19, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Apr 16, 2026 EDT
管理智能体记忆和状态 Earned Apr 14, 2026 EDT
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Apr 12, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned Apr 10, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Apr 9, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned Apr 9, 2026 EDT
Networking in Google Cloud: Network Architecture Earned Apr 6, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Mar 30, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Mar 24, 2026 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Mar 23, 2026 EDT
在 BigQuery 中使用 Gemini 模型 Earned Mar 22, 2026 EDT
使用 BigQuery 机器学习推理功能 Earned Mar 20, 2026 EDT
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Mar 19, 2026 EDT

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题，还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。

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在本课程中，您将学习如何使用 Google 智能体开发套件构建复杂的多智能体系统。您将构建搭载工具的智能体，利用父子层级关系和工作流进行连接，以此定义它们的交互方式。您将在本地运行智能体，将其部署到 Vertex AI Agent Engine 并作为托管式智能体流运行，基础设施决策和资源扩缩则由 Agent Engine 处理。请注意，这些实验基于此产品的预发布版本。在进行维护更新时，这些实验可能会出现一些延迟。

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本课程全面概述了 Google Cloud 的智能体平台，包括 Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、Conversational Agents 和智能体开发套件。学员将了解每项产品的独特功能，区分具体应用场景的最佳解决方案，并获得有关创建搜索和聊天应用的基础知识。

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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，您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容，整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”，快速定位特定信息、生成即时摘要，并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。

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完成入门级使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用由 Gemini Enterprise 提供支持的智能体助理整合来自第一方和第三方来源的数据、制作多媒体营销材料，以及跨系统自动执行业务操作。 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，跟踪您已获得的徽章。

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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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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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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配置、修复和部署智能体，赢得技能徽章！使用智能体开发套件 (ADK) 来验证旅行信息并审核营销声明。掌握智能体生命周期管理技能，以构建可靠的自动化验证工具。

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完成本课程，赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章，展示您在以下方面的技能： 提出实际的语言模型研究问题；构建一个简单的词元化器；制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集；运行小语言模型的训练循环。

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本课程将介绍 Gemini Enterprise，它是一个集 AI 智能体、企业搜索、NotebookLM 和智能数据访问功能于一身的强大平台，旨在帮助组织应对各种挑战。学员通过学习真实案例并动手实操，将能够把 Gemini Enterprise 的各项功能与实际的业务需求联系起来，说明 Gemini Enterprise 的架构以及它如何处理不同角色的数据访问和隐私安全问题。

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Gemini Enterprise 结合了 Google 在搜索和 AI 领域的专长。它是一款强大的工具，让员工只需通过一个搜索栏，就能从文档库、邮件、聊天消息、工单系统及其他数据源中查找具体信息。Gemini Enterprise 助理还能帮助进行头脑风暴、开展研究、生成文档大纲并执行其他操作，比如邀请同事参加某个日历活动。因此它能加快知识型工作的进度并提升协作效率。（请注意，Gemini Enterprise 以前称为 Google Agentspace，本课程中可能会提及以前的产品名称。）

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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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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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您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体，现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。

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您已经构建了具有高级配置的智能体，现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。

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您已经创建了自己的第一个智能体，现在是时候更进一步了。在本课程中，您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能，将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。加入社区论坛，提出问题并参与讨论

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使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体，将您对智能体的理解转化为实际应用。 在本实操课程中，您将设置一个完整的 ADK 开发环境，使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体，并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数，将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。

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了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架，助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法，从而构建企业级多智能体系统。

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Welcome to the third course of the "Networking in Google Cloud" series: Network Architecture! In this course, you will explore the fundamentals of designing efficient and scalable network architectures within Google Cloud. In the first module, Introduction to Network Architecture, we'll start by introducing you to the core components and concepts of network architecture, including subnets, routes, firewalls, and load balancing. Then in the second module, network topologies, we'll dive into various network topologies commonly used in Google Cloud, discussing their strengths, and weaknesses.

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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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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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此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

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本课程展示了如何在 BigQuery 中使用 AI/机器学习模型处理生成式 AI 任务。通过一个涉及客户关系管理的实际应用场景，您将学习到使用 Gemini 模型解决业务问题的工作流程。为了便于理解，本课程还将通过使用 SQL 查询和 Python 笔记本的编码解决方案提供分步指导。

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了解 BigQuery 机器学习推理功能，以及数据分析师为何应使用该功能，它有哪些应用场景，有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。

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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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