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Nandini Singh

成为会员时间：2025

钻石联赛

19613 积分
使用 Knowledge Catalog 构建数据网格 Earned Jul 19, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned Jul 19, 2026 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jul 19, 2026 EDT
为 Google Cloud 配置服务账号和 IAM 角色 Earned Jun 30, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jun 30, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Jun 27, 2026 EDT
在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection Earned Jun 6, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection Earned Jun 6, 2026 EDT
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Jun 6, 2026 EDT
使用 Google Cloud Observability 进行监控和记录 Earned Jun 5, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability Earned Jun 5, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Jun 5, 2026 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Jun 5, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions Earned Jun 4, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026 Earned Jun 4, 2026 EDT
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Jun 2, 2026 EDT
Google Cloud 云计算基础知识 Earned May 30, 2026 EDT
在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用 Earned May 30, 2026 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned May 26, 2026 EDT
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned May 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned May 25, 2026 EDT
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned May 25, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned May 19, 2026 EDT
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned May 19, 2026 EDT
Google Cloud 带来信任与安全 Earned May 15, 2026 EDT
使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流 Earned May 14, 2026 EDT
以人为本的 AI Earned May 13, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned May 12, 2026 EDT
利用 Gemini 实现 AI 赋能的数据库管理 Earned May 7, 2026 EDT
Google Vids 中的 Gemini Earned May 7, 2026 EDT
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned May 6, 2026 EDT
AI Boost Bites：Gemini Gems - 您的终极营销助手 Earned May 5, 2026 EDT
AI Boost Bites：使用 Google 文档和云端硬盘中的 Gemini 快速掌握要点 Earned May 4, 2026 EDT
Google 表格中的 Gemini Earned May 4, 2026 EDT
Gmail 中的 Gemini Earned May 3, 2026 EDT
内置 Gemini 的 Google Workspace：AI 工作流基础知识 Earned May 3, 2026 EDT
实现事件驱动的即时消息和自动化工作流 Earned May 2, 2026 EDT
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned May 2, 2026 EDT
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned May 2, 2026 EDT
企业智能体及其应用场景 Earned May 2, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned May 2, 2026 EDT
AI 智能体简介 Earned May 2, 2026 EDT
在生产环境中构建和部署智能体 Earned May 1, 2026 EDT
大型语言模型简介 Earned Apr 30, 2026 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Apr 30, 2026 EDT
生成式 AI 简介 Earned Apr 30, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Apr 28, 2026 EDT
利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型 Earned Apr 28, 2026 EDT
AI 时代安全性简介 Earned Apr 27, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned Apr 25, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Apr 23, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Apr 23, 2026 EDT
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Apr 23, 2026 EDT

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。

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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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。

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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。

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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.

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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完成 在 Google Cloud 中实施 Sensitive Data Protection 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention API）来检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识处理。

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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.

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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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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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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.

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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。

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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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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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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。

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完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程，展示您在以下方面的技能： 配置和构建 Docker 容器映像，创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群，利用 kubectl 实现高效 集群管理，以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。

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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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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。

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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。

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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。

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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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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。

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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。

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完成入门级使用 Gemini Enterprise 编排多智能体工作流技能徽章课程，展示您在以下方面的技能：使用由 Gemini Enterprise 提供支持的智能体助理整合来自第一方和第三方来源的数据、制作多媒体营销材料，以及跨系统自动执行业务操作。 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，跟踪您已获得的徽章。

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探索从任务驱动型工作流到以人为本的 AI 编排的重大转变。您将学习如何从战略层面区分增强和自动化，以及如何平衡机器效率与人类直觉。

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“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。

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本课程为数据库专业人员提供了一套可消除运营孤岛的战略框架。集成了 Gemini 的 Database Center 是一个针对您整个数据库资产的统一指挥控制台；借助该工具，您可以将全托管式服务与部署在 Compute Engine 上的自管数据库整合到一个可观测性信息中心内。本课程将助您掌握 Gemini 辅助的分析洞见功能，实现从被动式问题排查到主动式领导的转型，获得自动执行安全状况管理的能力，强制执行全组织范围的合规性标准，并在性能瓶颈对业务造成冲击之前完成性能优化。

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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。

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本视频将介绍如何在 Google 文档中借助 Gemini 先进的 AI 功能来构思创意、起草各类营销内容，并与团队开展协作。

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本视频介绍了如何创建自己的 Gemini Gem，这是一种高级 AI 功能，可以自动执行重复性任务并大幅提升工作效率。

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本视频将介绍如何在 Google Workspace 中使用 Gemini 总结长文档，以便快速获取所需信息并节省时间。您将学习如何使用 Gemini 总结整个文档或仅所选文本，以及如何使用云端硬盘中的 Gemini 跨多个文件进行总结。

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本课程介绍如何使用 Google 表格中的 Gemini 自动整理数据和处理复杂数字。了解如何根据原始文本构建表格、使用自然语言自动填充数据、按需生成原生电子表格公式，以及快速提取高级分析洞见或可视化图表，而无需具备高级电子表格专业知识。

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本课程介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来优化邮件管理。了解如何总结冗长的会话串、使用自然语言检索信息、起草专业回复，以及直接在收件箱中整理沟通策略。

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Gemini for Google Workspace 可在 Google Workspace 中为客户提供生成式 AI 功能。在本学习路线中，您将了解 Gemini 的主要功能，以及如何在 Google Workspace 中使用它们来提高工作效率。

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完成 实现事件驱动的即时消息和自动化工作流技能徽章课程，赢取技能徽章。 在这门课程中，您将学习如何通过 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、如何使用 Cloud Scheduler 作业减轻工作量，以及在哪些用例中可以使用 Pub/Sub Lite 来节省大量事件提取的开支。

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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。

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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。

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了解 AI 智能体如何为业务带来实际影响。您将把智能体类型关联到您的关键绩效指标 (KPI)，并探索能够解决实际瓶颈的用例。然后，您将了解 Gemini Enterprise 如何帮助您构建和编排合适的智能体，其范围涵盖从无代码到高代码的各种解决方案。

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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识，并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。

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大致了解 AI 智能体的概念。了解 AI 智能体如何通过自主行动和推理来解决复杂问题。您将探索技术架构（模型、工具和编排），该架构使智能体能够学习、规划，并为您实现目标。

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探索如何使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 和 Google Cloud 强大的基础设施来构建和部署多智能体系统。您将学习如何设计分层智能体树和确定性工作流智能体，同时确定理想的托管环境（从无服务器 Cloud Run 到高性能 GKE），以确保您的 AI 智能体安全、可伸缩且可用于生产用途。

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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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生成式 AI：不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程，没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知，深入挖掘生成式 AI 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，它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导，让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时，应考虑哪些重要因素。

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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。

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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。

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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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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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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具）如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下，您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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