Vamsi Krishna Kamal Adivi
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大型语言模型简介
Earned Jan 3, 2026 EST
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型
Earned Jan 3, 2026 EST
矢量搜索和嵌入
Earned Jan 1, 2026 EST
部署多智能体架构
Earned Dec 28, 2025 EST
Model Armor：保障 AI 部署安全
Earned Dec 27, 2025 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体
Earned Dec 27, 2025 EST
结合企业数据库构建 AI 智能体
Earned Dec 26, 2025 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Dec 24, 2025 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
Earned Oct 11, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用
Earned Jul 27, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Jul 25, 2025 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型
Earned Jul 10, 2025 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式
Earned Jul 9, 2025 EDT
生成式 AI：全面了解生成式 AI
Earned Jul 3, 2025 EDT
生成式 AI：剖析基本概念
Earned Jul 2, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人
Earned Jun 24, 2025 EDT
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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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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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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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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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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本结构化课程面向对使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体感兴趣的开发者。它结合了实操体验、核心概念和实际应用，旨在提供 ADK 的全面使用指南。您还可以加入我们的 Google Cloud 专家和同行社区，提出问题、讨论答案，并与开发您日常使用的产品的 Google 员工交流互动。
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使用 MCP Toolbox for Databases 构建可利用企业数据库的 AI 智能体。您将定义安全的数据库交互工具，并实现智能查询功能（利用向量嵌入、结构化查询）。
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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据，展示以下技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业，以及调用机器学习 API，包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。
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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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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.
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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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“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。
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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。
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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。
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