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Guru Rengarajan

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生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned May 27, 2026 EDT
使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档 Earned Apr 14, 2026 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录 Earned Apr 14, 2026 EDT
使用 Eventarc 构建事件驱动型应用 Earned Apr 14, 2026 EDT
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned Apr 14, 2026 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Apr 13, 2026 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Apr 13, 2026 EDT
云安全风险管理策略 Earned Mar 21, 2026 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals Earned Mar 21, 2026 EDT
云计算安全原则简介 Earned Mar 19, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned Mar 5, 2026 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Jan 8, 2026 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jan 8, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术 Earned Jan 8, 2026 EST
AI 基础设施：存储选项 Earned Jan 8, 2026 EST
AI 基础设施：部署类型 Earned Jan 8, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Jan 8, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Jan 8, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Jan 7, 2026 EST
生成式 AI 简介 Earned Dec 12, 2025 EST

“生成式 AI：不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术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,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。

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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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完成入门级使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录技能徽章课程， 展示自己在以下方面的技能：监控 Compute Engine 中的虚拟机； 利用 Cloud Monitoring 监控多个项目；将监控和日志记录功能扩展到 Cloud Functions； 创建和发送自定义应用指标；以及根据自定义指标配置 Cloud Monitoring 提醒。

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完成“使用 Eventarc 构建事件驱动型应用”课程，赢取技能徽章。 在这门课程中，您将使用 Eventarc 为不同资源创建事件触发器，包括 Pub/Sub 主题和 Cloud Storage 存储桶。

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完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据， 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构， 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关，以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。

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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。

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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。

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本课程是 Google Cloud 网络安全认证证书的第二门课，该证书共包括五门课程。在本课程中，您将深入学习广泛使用的云风险管理框架，全面了解安全领域、合规生命周期，以及 HIPAA、NIST CSF 和 SOC 等行业标准。您将掌握风险识别、安全控制措施实施、合规性评估以及数据保护管理方面的技能。此外，您还将获得使用 Google Cloud 和多云环境中专用于风险与合规管理的工具的实践经验。本课程还涵盖了求职与面试准备技巧，为深入理解并有效应对复杂的云风险管理体系提供了全面的基础支持。

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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

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本课程是 Google Cloud 网络安全认证证书的第一门课，该证书共包括五门课程。本课程将带您了解网络安全的基础知识，包括安全生命周期、数字化转型以及核心云计算概念。您将识别初级云安全分析师常用的自动化工具。

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了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架，助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法，从而构建企业级多智能体系统。

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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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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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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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