K Siva Kumar
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將代理從 localhost 移至正式環境。本課程將說明如何將 ADK 代理部署至 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run,並透過 Memory Bank 視情況啟用跨工作階段記憶。
運用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Google Cloud 的強大基礎架構,探索多代理系統的架構和部署作業。您將學習設計階層式代理樹狀結構和確定性工作流程代理,同時找出理想的託管環境 (從無伺服器 Cloud Run 到高效能 GKE),確保您的 AI 代理安全、具備擴充性且可部署於正式環境。
本課程旨在提供必要的知識和工具,協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰,並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序,打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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.
使用 Agent Development Kit (ADK) 建構、設定及執行您的第一個 AI 代理,將自身代理知識化為實際成果。 在這堂實作課程,您會設立完整的 ADK 開發環境,並使用 Python 程式碼和 YAML 設定打造代理,然後透過多個介面執行。您也會瞭解定義代理行為的核心參數,將課程 1 的學習成果轉化為實際運作的程式碼。
瞭解如何使用 Agent Development Kit (ADK),建構複雜的 AI 代理並用於正式環境。本課程介紹 ADK 的開放原始碼框架,包括簡單的提示工程,以及程式碼優先的結構化軟體開發做法 (適用於企業級多代理系統)。
「生成式 AI 代理:實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理,解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理,同時探索這類代理的各種元件,例如模型、推論迴圈和工具。
「生成式 AI 應用程式:徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
「生成式 AI:掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。
「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎 模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
「生成式 AI:不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。