Daniel Benoni
成为会员时间：2026
白银联赛
1300 积分
使用 BigQuery 实现多模态向量搜索
Earned May 13, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体
Earned May 13, 2026 EDT
部署多智能体架构
Earned May 12, 2026 EDT
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档
Earned May 12, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用
Earned May 11, 2026 EDT
使用 Agent Platform 探索生成式 AI
Earned May 11, 2026 EDT
在 Google AI Studio 中开发 AI 驱动的原型
Earned May 6, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用
Earned May 6, 2026 EDT
在 Agent Platform 中设计提示
Earned May 5, 2026 EDT
负责任的 AI 简介
Earned Apr 22, 2026 EDT
大型语言模型简介
Earned Apr 22, 2026 EDT
生成式 AI 简介
Earned Apr 22, 2026 EDT
完成中级技能徽章课程“使用 BigQuery 实现多模态向量搜索”， 展示自己在以下方面的技能：使用 Gemini in BigQuery 生成和调试 SQL；进行情感分析； 总结文本和识别关键字；生成嵌入；创建 RAG（检索增强生成）流水线； 以及实现多模态向量搜索。
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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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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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完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档，展示您在以下方面的技能： 将多模态与 Gemini 配合使用，从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息； 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用，以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。
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完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”，展示您在以下方面的技能： 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用，以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试，以及如何迭代 Streamlit 应用，随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。
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完成中级技能徽章课程使用 Agent Platform 探索生成式 AI，展示自己在以下方面的技能： 文本生成技能、用于增强内容创作能力的图像和视频分析技能，以及在 Gemini API 中应用函数调用技术的技能。 了解如何运用先进的 Gemini 技术、探索多模态内容生成方法，并扩展 AI 赋能项目的功能。
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完成入门级技能徽章课程“在 Google AI Studio 中开发 AI 驱动的原型”，展示您在以下方面的技能：撰写有效的提示、 利用多模态功能进行图片和视频分析、根据模板和文本提示构建功能性 AI 应用原型，以及使用 API 密钥构建和部署自定义 AI 解决方案。
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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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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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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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