Himanshu Baria
成为会员时间:2025
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完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程, 展示您在以下方面的技能:使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用,以及持续交付技术。
完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则;利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源;管理有效状态(本地和远程);以及将 Terraform 代码模块化,以方便重复使用和整理。
完成开发 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习 部署和监控应用的多种方法,包括执行以下任务的方法:探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机,以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。
完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡,展示以下方面的技能: 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。
完成在 Google Cloud 上实施云安全基础措施技能徽章中级课程, 展示自己在以下方面的技能:使用 Identity and Access Management (IAM) 创建和分配角色; 创建和管理服务账号;跨虚拟私有云 (VPC) 网络实现专用连接; 使用 Identity-Aware Proxy 限制应用访问权限; 使用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理密钥和加密数据;创建专用 Kubernetes 集群。
完成构建安全的 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将了解与网络有关的众多 资源,以便在 Google Cloud 上构建、扩缩和保护自己的应用。
完成“在 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程,赢取技能徽章;通过该课程,您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施: Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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。
“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。
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。
本课程将介绍 Google Vids,这是 Google Workspace 中一款由 AI 赋能的创作工具,可帮助您将原始文档转换为专业、引人入胜的视频,无需任何编辑经验。您将学习如何使用模板和自动化工具快速生成草稿,以及如何通过基于转写稿的编辑、动态视觉增强和自定义音乐来定制内容。最后,您将探索如何集成 AI 虚拟形象和旁白,在各种业务场景中无缝讲解演示文稿。
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.
本课程介绍如何在 Google 云端硬盘中使用 Gemini 来管理和检索文件。了解如何使用自然语言定位资源、在无需打开文件的情况下通过 AI 概览直接提取特定事实、即时总结多种媒体格式的内容,并将文件集合保存为“项目”以进行可重复的研究。
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.
本课程介绍如何使用 Google Meet 中的 Gemini 来提升视频协作体验。了解如何自动生成会议记录、利用实时文本和语音翻译功能、在不打扰他人的情况下快速了解错过的讨论,以及即时优化音视频质量。
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。
本课程介绍 Vertex AI Studio,这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验,您将探索从提示到产品的整个生命周期,了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio,在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。
In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 代表着信息技术领域的重要演变,正在迅速改变各行各业。《利用 Google Cloud 人工智能进行创新》探讨了组织如何使用 AI 和机器学习来转变业务流程。 本课程是“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分,旨在帮助个人在自己的角色中不断成长,并为企业谋求未来发展。
In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.
本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。
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。
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。
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。