Palak Choudhary
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钻石联赛
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智能体基础知识
Earned Jan 27, 2026 EST
在 Agent Platform 中设计提示
Earned Jan 27, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术
Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基础设施：存储选项
Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基础设施：部署类型
Earned Jan 24, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU
Earned Jan 24, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU
Earned Jan 24, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介
Earned Jan 24, 2026 EST
对话式 AI 及其互动框架
Earned Jan 15, 2026 EST
Unleash Team Potential: Assess Learning Needs Using GenAI
Earned Jan 15, 2026 EST
Agent Assist 及其生成式 AI 功能
Earned Jan 15, 2026 EST
AI 时代安全性简介
Earned Jan 15, 2026 EST
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体
Earned Jan 15, 2026 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Jan 15, 2026 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Jan 15, 2026 EST
面向医疗保健行业的生成式 AI
Earned Jan 15, 2026 EST
生成式 AI 智能体：助力组织转型
Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI 应用：改变工作方式
Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：全面了解生成式 AI
Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：剖析基本概念
Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天机器人
Earned Jan 14, 2026 EST
适用于端到端 SDLC 的 Gemini
Earned Jan 6, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Jan 6, 2026 EST
负责任的 AI 简介
Earned Jan 6, 2026 EST
大型语言模型简介
Earned Jan 6, 2026 EST
生成式 AI 简介
Earned Jan 6, 2026 EST
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。
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完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程，展示以下方面的技能： Agent Platform 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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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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本课程将介绍 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 及其强大的生成式 AI 功能，帮助您转变对客户服务的理解。首先，您将了解联络中心的发展历程，了解它们是如何演变的，以及生成式 AI 将如何推动它们进一步发展。然后，您将深入了解 GECX 解决方案中的核心智能模块，了解每个组件如何帮助提供卓越的客户体验。课程最后将探索极具说服力的 GECX 业务案例，以及实际用例和受益于这一创新解决方案的各种用户角色。
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Unleash Team Potential: Assess Learning Needs Using GenAI offers practical guidance on using generative AI to perform skill assessment and career development recommendations, thus empowering leaders to elevate team performance, foster talent growth, and bridge skill gaps to achieve success.
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您可以利用強大的生成式 AI 打造智慧型自動化代理。完成本課程後，您將瞭解如何開發資料儲存庫代理，自動從網站、文件或結構化資料中擷取並彙整資訊，即時回答複雜問題。這種新型代理能提供靈活、準確的答案，還會附上原始來源網址，而且設定相當便捷，讓您從此告別靜態常見問題集。
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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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本视频介绍了如何使用 Gemini Gem 构建个性化的“Work with Me”智能体，帮助您简化基础反馈，让会议更具战略性和效率。
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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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本课程专为专业医护人员设计，旨在深入浅出地介绍生成式 AI（人工智能领域的最新突破）以及推动其发展的大语言模型 (LLM)。了解生成式 AI 在医疗保健领域的实际应用，并掌握根据目标编写有效提示的技巧。
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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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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）如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下，您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。
Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。
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随着企业对人工智能和机器学习的应用越来越广泛，以负责任的方式构建这些技术也变得更加重要。但对很多企业而言，真正践行 Responsible AI 并非易事。如果您有意了解如何在组织内践行 Responsible AI，本课程正适合您。
本课程将介绍 Google Cloud 目前如何践行 Responsible AI，以及从中总结的最佳实践和经验教训，便于您以此为框架构建自己的 Responsible AI 方法。
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这是一节入门级微课程，旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性，以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外，本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。
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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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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。
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