加入 登录

Uppu Venkatesh

成为会员时间：2026

钻石联赛

16420 积分
利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型 Earned Nov 2, 2026 EST
为组织配置 Gemini Code Assist Earned Nov 2, 2026 EST
在 Google Cloud 上存储、处理和管理数据 - 控制台 Earned Oct 28, 2026 EDT
使用 Google Cloud Speech API Earned Oct 28, 2026 EDT
为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色 Earned Oct 28, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines Earned Oct 28, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Oct 28, 2026 EDT
使用 Security Command Center 消除威胁和漏洞 Earned Oct 27, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全 Earned Oct 27, 2026 EDT
创建图片标注模型 Earned Oct 27, 2026 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Oct 27, 2026 EDT
注意力机制 Earned Oct 27, 2026 EDT
编码器-解码器架构 Earned Oct 27, 2026 EDT
图像生成简介 Earned Oct 27, 2026 EDT
大型语言模型简介 Earned Oct 27, 2026 EDT
生成式 AI 简介 Earned Oct 27, 2026 EDT
实现云协作和生产力工作流 Earned Oct 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Oct 25, 2026 EDT
Google Cloud 带来信任与安全 Earned Oct 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned Oct 25, 2026 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Oct 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Oct 25, 2026 EDT
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Oct 25, 2026 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Oct 25, 2026 EDT
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned Oct 25, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度 Earned Oct 25, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Oct 25, 2026 EDT
使用预训练 API 实现语音和语言解决方案 Earned Oct 25, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Oct 24, 2026 EDT
Google Cloud 数据工程简介 Earned Oct 24, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础知识 Earned Oct 19, 2026 EDT
使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境 Earned Oct 18, 2026 EDT
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Oct 17, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations Earned Oct 17, 2026 EDT
使用 Gemini in BigQuery 提高效率 Earned Oct 17, 2026 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Oct 17, 2026 EDT
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned Oct 17, 2026 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud Earned Oct 16, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Oct 16, 2026 EDT
构建安全的 Google Cloud 网络 Earned Oct 16, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI Earned Oct 16, 2026 EDT
在 Google Cloud 中管理 Kubernetes Earned Oct 14, 2026 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Oct 13, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的网络服务和安全性 Earned Oct 6, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Security Earned Sep 16, 2026 EDT
在 Google App Engine 上部署和管理应用 Earned Sep 5, 2026 EDT
Arcade Voyage: App Modernization Earned Sep 5, 2026 EDT
在 Cloud Run 上开发无服务器应用 Earned Sep 5, 2026 EDT
在 Cloud Storage 上创建流式数据湖 Earned Sep 4, 2026 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Sep 2, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用 Earned Aug 29, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 Earned Jul 28, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 Earned Jul 4, 2026 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Jun 30, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jun 29, 2026 EDT

AI 推理是指利用经过训练的机器学习模型，通过应用其学习到的模式，对新的、未见过的数据进行预测的过程。本课程专为有兴趣在 Cloud Run 上快速部署 AI 推理服务的开发者、数据科学家和机器学习工程师而设计。对于熟悉基于云的无服务器应用部署解决方案，但可能没有使用 Google Cloud 无服务器产品运行 AI 推理经验的学员来说，本课程非常有用。 本课程包含使用 GPU 部署 AI 推理模型，以及将生成式 AI 应用与数据存储服务集成的示例。

了解详情

本课程面向为组织配置 Gemini Code Assist 的 Google Cloud 开发者和 DevOps 工程师，需事先掌握 Google Cloud 控制台的基本知识。本课程介绍了 Gemini Code Assist 的优势，并比较了不同 Gemini Code Assist 版本的功能。本课程还介绍了如何在组织内配置和管理 Gemini Code Assist。

了解详情

Cloud Storage, Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服务，可用于存储、处理和管理数据。这三项 服务可结合使用，创建各种数据驱动型应用。在 此技能徽章课程中，您将使用 Cloud Storage 存储图片，使用 Cloud Functions 函数 处理图片，并使用 Cloud Pub/Sub 将图片发送到另一个应用。

了解详情

完成 使用 Google Cloud Speech API这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何创建 Speech-to-Text API 请求、 将音频语音转写成文字，以及转写语音。

了解详情

完成“为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色”课程，赢取入门级技能徽章。在本课程中，您将了解服务账号、自定义角色以及如何使用 gcloud 设置权限。

了解详情

In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

了解详情

This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

了解详情

完成中级技能徽章课程使用 Security Command Center 消除 威胁和漏洞，展示您在以下方面的技能： 预防和管理环境威胁、识别和缓解应用漏洞，以及应对安全异常。

了解详情

本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题，还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。

了解详情

本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分，例如编码器和解码器，以及如何训练和评估模型。学完本课程，您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。

了解详情

本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。

了解详情

本课程将向您介绍注意力机制，这是一种强大的技术，可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理，以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能，包括机器翻译、文本摘要和问题解答。

了解详情

本课程简要介绍了编码器-解码器架构，这是一种功能强大且常见的机器学习架构，适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分，以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中，您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码，以用于诗歌生成。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

各种规模的组织都在利用云的强大功能和灵活性来改变运营方式。然而，有效管理和扩缩云资源可能是一项复杂的任务。本课程探讨了云中现代运营、可靠性和弹性方面的基本概念，以及 Google Cloud 如何帮助支持这些工作。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在自己的岗位上成长，并为企业谋求未来发展。

了解详情

随着组织将数据和应用迁移到云端，他们必须妥善应对快速变化的安全挑战格局。本课程将探讨云安全基础知识、Google Cloud 基于安全性设计的基础设施的价值以及纵深防御策略，并重点介绍依托 AI 的运营和合规工具如何帮助组织满足严格的全球监管要求。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

了解详情

许多传统企业都在使用无法满足现代客户期望的旧式系统和应用。业务领导者往往需要在维护老旧的 IT 系统和投资新产品与服务之间做出选择。本课程探讨了这些挑战，并提供了利用云技术克服这些挑战的解决方案。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助个人在工作中成长，并为企业打造美好未来。

了解详情

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。

了解详情

云技术是一项强大的资产，与数据相结合后，它将成为创新和提升客户体验的催化剂。《使用 Google Cloud 探索数据转换》课程探讨了组织如何利用云技术让数据更易于访问、更具实用价值和商业价值。 作为“Cloud Digital Leader 学习路线”的一部分，本课程旨在帮助个人提升职业素养，并为企业谋求未来发展。

了解详情

数字化转型是现代组织的必经之路，而扎实掌握云计算基础知识，是推动实质性创新的第一步。《利用 Google Cloud 实现数字化转型》课程将讲解核心技术与战略框架，助力组织实现运营现代化。本课程介绍关于云的基本概念、全球网络基础设施和责任共担模式，帮助领导者从容推进上云进程。 作为 Cloud Digital Leader 学习路线的一部分，本课程旨在帮助学员提升岗位能力，从而为企业打造美好未来。

了解详情

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。

了解详情

本课程回顾了 Model Armor 的基本安全功能，并让您能够使用该服务。您将了解与 LLM 相关的安全风险，以及 Model Armor 如何保护您的 AI 应用。

了解详情

本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念，探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。

了解详情

本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则，还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧，同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

了解详情

完成使用预训练 API 实现语音和语言解决方案课程以获得技能徽章，了解如何使用与语音相关的 API 工具来合成和转录语音。

了解详情

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。

了解详情

在本课程中，您将了解 Google Cloud 数据工程、数据工程师的角色和职责，以及相关的 Google Cloud 产品和服务。您还将了解如何应对数据工程挑战。

了解详情

完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务，赢取技能徽章。 您将学习如何在　Compute Engine　中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。

了解详情

完成使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 来监控环境这一技能徽章课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 监控 Kubernetes。

了解详情

打造您的首个 Gemini Enterprise 应用，赢得技能徽章！将各种数据源连接到您的应用中，构建强大、统一的搜索和分析引擎。掌握进阶能力，如：深度研究型智能体、多智能体协同构思，以及用于进行聚焦式分析的 NotebookLM。

了解详情

In the last installment of the Dataflow course series, we will introduce the components of the Dataflow operational model. We will examine tools and techniques for troubleshooting and optimizing pipeline performance. We will then review testing, deployment, and reliability best practices for Dataflow pipelines. We will conclude with a review of Templates, which makes it easy to scale Dataflow pipelines to organizations with hundreds of users. These lessons will help ensure that your data platform is stable and resilient to unanticipated circumstances.

了解详情

此课程将探索如何使用 AI 功能套件 Gemini in BigQuery 为“数据到 AI”工作流提供助力。其中涉及到的功能包括数据探索和准备、代码生成和问题排查，以及工作流发现和可视化。此课程包含概念解释、真实使用场景以及实操实验等内容，可帮助数据从业者提升效率并加快流水线开发速度。

了解详情

完成中级技能徽章课程使用 BigQuery 构建数据仓库，展示以下技能： 联接数据以创建新表、排查联接故障、使用并集附加数据、创建日期分区表， 以及在 BigQuery 中使用 JSON、数组和结构体。

了解详情

完成入门技能徽章课程使用 Knowledge Catalog 构建数据网格，展示以下方面的技能：使用 Knowledge Catalog 构建数据网格， 以在 Google Cloud 上实现数据安全、治理和发现。您将在 Knowledge Catalog 中练习和测试自己在标记资产、分配 IAM 角色和评估数据质量方面的技能。

了解详情

While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.

了解详情

Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

了解详情

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。

了解详情

Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。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，并掌握一些实际操作技能。 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 本课程是该系列课程的最后一门，回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值，以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。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。 完成本课程系列后，学员将能够阐述这些概念，并展示一定的实操技能。 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 本课是第三门课程，介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。

了解详情

Streaming high-velocity data is great, but only if your pipeline doesn't break under pressure. In this trail, you'll wire up Pub/Sub and Python Dataflow to stream live data straight into Cloud Storage, then lock the whole environment down. By encrypting keys with Cloud KMS, cataloging assets, and isolating networks with VPC Peering, you'll clear both challenge labs and prove you can build real-time data lakes that are as fast as they are secure.

了解详情

完成在 Google App Engine 上部署和管理应用课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习如何将 App Engine 与 Python、Go 和 PHP 搭配使用。

了解详情

Great code shouldn't get bogged down by infrastructure headaches. In this voyage, you'll master modern deployment patterns by turning ideas into production-ready microservices. From generating dynamic files and decoupling services with Pub/Sub to deploying polyglot apps across three different languages on App Engine, you'll cover the full developer lifecycle. Complete the challenge labs and show you know how to build fast, scale effortlessly, and keep things resilient.

了解详情

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。

了解详情

完成在 Cloud Storage 上创建流式数据湖课程，赢取技能徽章。 在这门课程中，您将结合使用 Pub/Sub、Dataflow 和 Cloud Storage 在 Google Cloud 上创建一个流式数据湖。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

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

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情

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。

了解详情