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Varsha Sharma

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黄金联赛

62509 积分
在生产环境中构建和部署智能体 Earned Apr 20, 2026 EDT
借助 Gemini Notebook 发掘深度洞见 Earned Mar 29, 2026 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform Earned Mar 27, 2026 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Mar 18, 2026 EDT
利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型 Earned Mar 2, 2026 EST
Vertex AI Studio 简介 Earned Feb 25, 2026 EST
创建图片标注模型 Earned Feb 25, 2026 EST
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Feb 25, 2026 EST
编码器-解码器架构 Earned Feb 25, 2026 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Feb 21, 2026 EST
AI 时代安全性简介 Earned Feb 16, 2026 EST
Managing and Securing the Apigee Hybrid API Platform Earned Feb 16, 2026 EST
为组织配置 Gemini Code Assist Earned Feb 15, 2026 EST
Model Armor：保障 AI 部署安全 Earned Feb 15, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Feb 15, 2026 EST
图像生成简介 Earned Feb 15, 2026 EST
Introduction to Google Distributed Cloud Sandbox Earned Feb 15, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 Gemini 轻松生成内容 Earned Feb 15, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: How Google's L&D Uses AI for Strategy Earned Feb 15, 2026 EST
Introduction to Looker Earned Feb 15, 2026 EST
GDC Platform Introduction Earned Feb 15, 2026 EST
[DEPRECATED] 适用于网络工程师的 Gemini Earned Feb 14, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体 Earned Feb 12, 2026 EST
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Feb 12, 2026 EST
AI Boost Bites：快速创建文档 Earned Feb 11, 2026 EST
AI Boost Bites：一键生成营销活动视觉内容 Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites：借助自定义提示词实现个性化 Earned Feb 10, 2026 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites：邮件内容创作 Earned Feb 9, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Feb 9, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Feb 9, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites：Gemini 幻灯片摘要 Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 AI 轻松管理收件箱 Earned Feb 9, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 AI 提升高管影响力 Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites：借助 AI 高效搞定活动策划 Earned Feb 8, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Feb 8, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites：您的专属 AI 导师 Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites：为您的策略“挑挑刺” Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 撰写演示文稿脚本 Earned Feb 8, 2026 EST
Introduction to GKE Networking Earned Feb 8, 2026 EST
Digital Sovereignty with Google Cloud Earned Feb 8, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned Feb 8, 2026 EST
注意力机制 Earned Feb 8, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Feb 8, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned Feb 8, 2026 EST
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud Earned Feb 8, 2026 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Feb 8, 2026 EST
[DEPRECATED] 适用于安全工程师的 Gemini Earned Feb 7, 2026 EST
[DEPRECATED] 适用于云架构师的 Gemini Earned Feb 7, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Feb 7, 2026 EST
企业智能体及其应用场景 Earned Feb 7, 2026 EST
AI 智能体简介 Earned Feb 7, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep Earned Feb 7, 2026 EST
Introduction to Cloud Next Generation Firewall Earned Feb 7, 2026 EST
[DEPRECATED] 适用于端到端 SDLC 的 Gemini Earned Feb 7, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Feb 5, 2026 EST
Quiz: GDC Air-Gapped Security Operator Fundamentals Earned Feb 3, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Feb 1, 2026 EST
Network Observability on Google Cloud Earned Feb 1, 2026 EST
负责任的 AI 简介 Earned Feb 1, 2026 EST
大型语言模型简介 Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI 简介 Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI：全面了解生成式 AI Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Feb 1, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Feb 1, 2026 EST
[Deprecated]Google Security Operations - Fundamentals Earned Feb 1, 2026 EST
Security Command Center Fundamentals Earned Feb 1, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术 Earned Feb 1, 2026 EST
AI 基础设施：存储选项 Earned Jan 31, 2026 EST
AI 基础设施：部署类型 Earned Jan 31, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Jan 31, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Jan 31, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Jan 31, 2026 EST
讲故事的力量：如何在云端可视化数据 Earned Jan 30, 2026 EST
云端数据转换 Earned Jan 25, 2026 EST
云端数据管理和存储 Earned Jan 23, 2026 EST
Google Cloud 数据分析功能简介 Earned Jan 20, 2026 EST
使用 Google Cloud Operations 进行扩缩 Earned Jan 19, 2026 EST
Google Cloud 带来信任与安全 Earned Jan 19, 2026 EST
使用 Google Cloud 进行基础设施和应用的现代化改造 Earned Jan 19, 2026 EST
借助 Google Cloud 人工智能进行创新 Earned Jan 19, 2026 EST
使用 Google Cloud 探索数据转换 Earned Jan 18, 2026 EST
利用 Google Cloud 实现数字化转型 Earned Jan 18, 2026 EST
Google Cloud 云计算基础课程：Google Cloud 中的基础设施 Earned Jan 17, 2026 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Jan 16, 2026 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jan 16, 2026 EST
优化智能体行为 Earned Jan 16, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Jan 16, 2026 EST
智能体基础知识 Earned Jan 16, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Jan 15, 2026 EST
Google Cloud 云计算基础课程：云计算基础知识 Earned Dec 1, 2025 EST

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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在本课程中，您将学习如何将 PDF、网页甚至音频文件等各类不同来源的内容，整合到一个统一的智能工作区中。您将学习与文档“对话”，快速定位特定信息、生成即时摘要，并通过 AI 驱动的引用溯源来验证答案的准确性。

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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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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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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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本课程介绍 Vertex AI Studio，这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验，您将探索从提示到产品的整个生命周期，了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio，在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。

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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。

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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。

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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。

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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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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This course discusses how environments are managed in Apigee hybrid, and how runtime plane components are secured. You will also learn how to deploy and debug API proxies in Apigee hybrid, and about capacity planning and scaling.

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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。

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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。

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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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。

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In this course, you'll gain a solid understanding of Google Distributed Cloud (GDC) Sandbox—a cost-effective and accessible environment for building, testing, and evaluating GDC solutions. You'll explore the GDC Sandbox's architecture, key features, and service offerings and see how they enable real-world use cases. Most importantly, you'll observe demonstrations on performing essential operational tasks, such as deploying virtual machines and containers. By the end, you'll be equipped to confidently navigate the GDC Sandbox environment.

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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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In this video, you'll learn to build a smarter L&D strategy using AI. Master the art of using NotebookLM to find the "needle in the haystack" within your data, and use Gemini to refine your ideas and communicate your plan effectively to busy executives.

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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises. GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.

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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）如何帮助网络工程师创建、更新和维护 VPC 网络。您将学习如何向 Gemini 输入提示，让其针对您的网络组建和管理任务，提供您从搜索引擎所无法获得的具体指导。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 更轻松地使用 Google Cloud VPC 网络。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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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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您已经构建了具有高级配置的智能体，现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。

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本视频介绍了如何使用 Google 文档中的“帮我创作”功能，通过引用云端硬盘中其他文件的内容，生成格式完整的文档。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Canvas 中的“创建”菜单，将大段文字立即转换为信息图和网页等视觉内容。

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本视频介绍如何在 Google Workspace 中定制个性化的 Gemini 输出结果。了解如何使用“@”符号将文档和研究论文直接引入提示词，从而获得更具针对性、契合您特定需求的相关 AI 输出。

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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本视频介绍了如何在 Gmail 中使用 Gemini 起草新邮件、调整语气、结合云端硬盘文件的上下文进行回复，以及使用智能回复建议。

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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本视频介绍了如何使用 Google 幻灯片中的 Gemini 自动生成会议回顾并起草跟进邮件，助您精简会后工作流，节省宝贵时间。

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本视频介绍如何使用 Gmail 中的 Gemini 来总结邮件、查找信息和起草回复，帮助您更高效地管理收件箱。

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本视频将介绍如何利用 Gemini Gem，以领导者的独特口吻撰写真实的社交媒体帖子。了解如何通过写作示例和清晰指令来训练 Gem，从而克服高管社交媒体影响力难以规模化的挑战。了解如何快速生成引人入胜的帖子，在节省时间的同时，提升思想领导力并确保真实性。

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本视频介绍了如何使用 AI 助理高效策划大型团队活动，涵盖创意构思、会务后勤到活动后的效果复盘分析。

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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本视频介绍如何构建和使用自定义 Gem（一种可重复使用的 AI 助理），将各类散乱的笔记和文章即刻整理成结构清晰的学习指南。

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In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.

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本视频将向您介绍如何利用 AI 识别策略中的弱点和潜在假设。您将学习“挑刺”法，这是一种借助 AI 提示词对方案进行压力测试的简便方法，有助于查漏补缺并强化战略思维。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Advanced 研究主题、创建演示文稿大纲，以及如何使用 Google 文档中的 Gemini 生成演讲要点。

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In this course, the first in the Configure Google Kubernetes Engine Networking series, you'll learn how to use the Google Cloud Architecture Center to get started designing a VPC networking solution to support a GKE infrastructure.

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In this course, you'll learn how Google Cloud's Digital Sovereignty portfolio provides a comprehensive spectrum of control to meet your organization's strict regulatory and compliance requirements. You'll explore the three fundamental pillars of digital sovereignty—Data, Operational, and Software—and discover the specific solutions designed to address them.

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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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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。

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.

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本视频介绍了提示工程的基础知识，帮助您与 AI 进行有效沟通。学习一个简单的框架（角色设定、任务、背景信息、格式），以便撰写清晰的提示，从而更快地从 Google Workspace 中的 Gemini 获得更理想的结果。了解如何使用自然语言、具体说明和迭代来获得最佳 AI 辅助。

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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）如何帮助您保护您的云环境和资源。您将学习如何将示例工作负载部署到 Google Cloud 环境中，以及如何借助 Gemini 识别和修复安全配置错误。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改善云安全状况。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具）如何帮助管理员预配基础设施。您将了解如何通过输入提示来让 Gemini 解释基础设施、GKE 集群的部署，以及现有基础设施的更新。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 GKE 部署工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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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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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Security Operations 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.

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This training course introduces Cloud NGFW. Topics include how Cloud NGFW provides centralized firewall management, centralized firewall visibility, advanced threat protection, and firewall insights.

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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud 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.

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This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.

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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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This mini-course will empower users to understand Network Observability in Google Cloud to gain comprehensive visibility into their network traffic, proactively identify issues, and optimize their infrastructure. By understanding how Network Observability works in Google Cloud, organizations can ensure seamless application delivery and enhance their overall cloud architecture and operations.

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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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“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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“生成式 AI 应用：改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用，例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。

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“生成式 AI：全面了解生成式 AI”是“Gen AI Leader”学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式以及与世界的互动方式。作为领导者，应该如何利用生成式 AI 来推动实际业务成果？在本课程中，您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品/服务，以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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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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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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This course covers the baseline skills needed for the Google Security Operations Platform. The modules will cover specific actions and features that security engineers should become familiar with to start using the toolset.

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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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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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第四门课程（共五门课程）。在本课程中，您将重点学习在云端可视化数据的相关技能，其中数据可视化可分为五个关键阶段：讲故事、规划、探索数据、构建可视化图表以及与他人共享数据。您还将获得实操经验，尝试使用 UI（界面）/UX（用户体验）技能来制作线框图，从而设计出有影响力的云原生可视化图表，并使用云原生数据可视化工具来探索数据集、创建报告和构建信息中心，从而推动决策并促进协作。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第三门课程（共五门）。在本课程中，您将首先了解从收集数据到获取数据分析洞见的整个数据历程。然后，您将学习如何使用 SQL 将原始数据转换为可用格式。接下来，您将学习如何使用数据流水线转换大量数据。最后，您会获得相关经验，熟悉如何将数据转换策略应用于真实数据集以满足业务需求。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证计划的第二门课程（共五门）。在本课程中，您将探索数据的结构形式和组织方式。您将获得数据湖仓一体架构和云组件（如 BigQuery、Google Cloud Storage 和 DataProc）的实操经验，以便高效地存储、分析和处理大型数据集。

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本课程是 Google Cloud 数据分析认证的第一门课程（共五门）。在本课程中，您将认识云数据分析领域，并了解云数据分析师在数据获取、存储、处理和可视化方面的角色和职责。您将探索 BigQuery 和 Cloud Storage 等基于 Google Cloud 的工具的架构，以及如何使用这些工具有效地设计数据结构，以及展示和报告数据。

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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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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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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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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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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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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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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

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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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您已经创建了自己的第一个智能体，现在是时候更进一步了。在本课程中，您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能，将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。加入社区论坛，提出问题并参与讨论

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使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体，将您对智能体的理解转化为实际应用。 在本实操课程中，您将设置一个完整的 ADK 开发环境，使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体，并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数，将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。

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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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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.

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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。

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