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Alex Sem

成为会员时间：2023

基准：数据、机器学习和 AI Earned Mar 14, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Jan 30, 2024 EST
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Jan 25, 2024 EST
用 AppSheet 来构建应用 Earned Jan 25, 2024 EST
Level 1: Introduction to Google AppSheet Earned Jan 24, 2024 EST
在 Google 表格中使用函数、公式和图表 Earned Jan 22, 2024 EST
实现云协作和生产力工作流 Earned Jan 21, 2024 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Nov 21, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Nov 19, 2023 EST
负责任的 AI 简介 Earned Nov 19, 2023 EST
大型语言模型简介 Earned Nov 19, 2023 EST
生成式 AI 简介 Earned Nov 19, 2023 EST
Machine Learning in the Enterprise Earned Nov 17, 2023 EST
[DEPRECATED] Feature Engineering Earned Nov 8, 2023 EST
在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案 Earned Oct 31, 2023 EDT
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned Oct 31, 2023 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Oct 30, 2023 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud Earned Oct 30, 2023 EDT
Launching into Machine Learning Earned Oct 20, 2023 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Oct 20, 2023 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Oct 5, 2023 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Oct 5, 2023 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Sep 29, 2023 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Sep 27, 2023 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Sep 20, 2023 EDT

大数据、机器学习和人工智能是当今计算领域的热门话题， 但这些领域的专业性很强，因而很难找到 入门资料。幸运的是，Google Cloud 在这些领域提供了方便用户使用的服务， 通过本入门级课程，您可以 开始学习使用 BigQuery、Cloud Speech API 和 Video Intelligence 等工具。

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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完成“使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用”课程，赢取“入门”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估，检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章， 也可直接参加实验室挑战赛，快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度，提升您的专业形象，最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料，并跟踪您已获得的徽章。

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完成用 AppSheet 来构建应用课程，赢取技能徽章。 在此课程中，您将学习如何使用 AppSheet 构建、配置和发布应用。

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Demand for cloud services is expected to be greater than ever in 2024 as different cloud technologies continue to shape various aspects of infrastructure, services, and market dynamics. Game on to get familiar with this tech, and get your hands on a Google Cloud Credential that can help you stand out to potential employers. No prior experience required.

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完成中级技能徽章课程“在 Google 表格中使用函数、公式和图表”， 展现您在以下方面的技能：使用函数分析数据；使用图表直观呈现数据；以及搜索和验证数据、 设置数据格式、显示数据。

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完成 实现云协作和生产力工作流课程，赢取入门技能徽章。在此课程中，您将了解 Google 的协作平台 并学习如何使用 Gmail、Google 日历、Meet、Google 云端硬盘、Google 表格和 AppSheet。

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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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完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程，赢取技能徽章。通过最终测验，即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章，旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中，以此来分享您获得的成就。

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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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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

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完成在 Vertex AI 上构建和部署机器学习解决方案课程，赢取中级技能徽章。 在此课程中，您将了解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI Platform、AutoML 以及自定义训练服务来 训练、评估、调优、解释和部署机器学习模型。 此技能徽章课程的目标受众是专业的数据科学家和机器学习 工程师。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章，旨在认可 您对 Google Cloud 产品与服务的熟练度；您需要在 交互式实操环境中参加考核，证明自己运用所学知识的能力后才能获得此徽章。完成此技能徽章课程 和作为最终评估的实验室挑战赛，即可获得数字徽章， 在您的人际圈中炫出自己的技能。

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.

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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

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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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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

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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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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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“Google Cloud 基础知识：核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务，并提供重要的资源和政策管理工具。

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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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