Devis Abriani
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完成 Looker 使用入门技能徽章课程,赢取技能徽章, 在这门课程中,您将学习如何使用 Looker Studio 和 Looker 分析、直观呈现和整理数据。
Planning for a Google Workspace Deployment is the final course in the Google Workspace Administration series. In this course, you will be introduced to Google's deployment methodology and best practices. You will follow Katelyn and Marcus as they plan for a Google Workspace deployment at Cymbal. They'll focus on the core technical project areas of provisioning, mail flow, data migration, and coexistence, and will consider the best deployment strategy for each area. You will also be introduced to the importance of Change Management in a Google Workspace deployment, ensuring that users make a smooth transition to Google Workspace and gain the benefits of work transformation through communications, support, and training. This course covers theoretical topics, and does not have any hands on exercises. If you haven’t already done so, please cancel your Google Workspace trial now to avoid any unwanted charges.
本课程旨在帮助学员掌握在 Google Workspace 环境中管理数据的技能。学员将探索如何在 Gmail 和云端硬盘中利用数据泄露防护规则来防止数据泄露。然后学习如何使用 Google 保险柜来保留、保存和检索数据。接着,学员将学习如何配置数据区域和导出设置,以遵循监管法规。最后,学员将了解如何使用标签对数据进行分类,以强化组织管理并提升安全性。
本课程旨在帮助学员保护自身 Google Workspace 环境的安全。学员将实施安全系数高的密码政策和两步验证,以管理用户访问权限。然后,他们将利用安全调查工具主动识别和应对安全风险。接下来,他们将管理第三方应用访问权限和移动设备,以确保安全性。最后,学员将强制执行邮件安全和合规措施,以保护组织数据。
本课程旨在让学员全面了解 Google Workspace 核心服务。学员将探索如何启用、停用这些服务(包括 Gmail、Google 日历、云端硬盘、Meet、Chat 和文档)以及为这些服务配置设置。随后,他们将学习如何部署和管理 Gemini,以赋能用户。最后,学员将了解 AppSheet 和 Apps 脚本的应用场景,学习如何使用它们自动执行任务并扩展 Google Workspace 应用的功能。
本课程旨在帮助您了解 Google Workspace 中的用户和资源管理流程。学员将探索如何根据组织的需求配置组织部门。此外,学员还将了解如何管理各种类型的 Google 群组。他们还将掌握在 Google Workspace 中管理网域设置的专业知识。最后,学员将掌握如何在 Google Workspace 环境中优化和构建资源。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。