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Praveen Geel

成为会员时间：2025

钻石联赛

10058 积分
Google Cloud 弹性基础设施：扩缩和自动化 Earned Jan 27, 2026 EST
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jan 27, 2026 EST
开发 Google Cloud 网络 Earned Jan 26, 2026 EST
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Jan 26, 2026 EST
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Jan 24, 2026 EST
Google Kubernetes Engine 使用入门 Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基础设施：网络组建和管理技术 Earned Jan 6, 2026 EST
AI 基础设施：存储选项 Earned Jan 6, 2026 EST
AI 基础设施：部署类型 Earned Jan 6, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud TPU Earned Jan 6, 2026 EST
AI Infrastructure：Cloud GPU Earned Jan 6, 2026 EST
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介 Earned Jan 6, 2026 EST
Google Cloud 重要基础设施：核心服务 Earned Jan 6, 2026 EST
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Jan 5, 2026 EST
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Jan 5, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Oct 16, 2025 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Oct 16, 2025 EDT
大型语言模型简介 Earned Oct 16, 2025 EDT
生成式 AI 简介 Earned Oct 16, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Oct 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] 面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned Oct 11, 2025 EDT

这是一套自助式速成课程，向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务。学员将通过一系列视频讲座、演示和实操实验，探索和部署各种解决方案元素，包括安全互连网络、负载均衡、自动扩缩、基础架构自动化和代管式服务。

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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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完成开发 Google Cloud 网络课程，赢取技能徽章。在此课程中，您将学习 部署和监控应用的多种方法，包括执行以下任务的方法：探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机，以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。

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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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欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层，如果您对 Kubernetes 感兴趣，那就来对地方了！Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine（通常称为 GKE）的基础知识，以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识，然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。

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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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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、系统和应用服务等基础架构组件。本课程的内容还包括如何部署实用的解决方案，包括客户提供的加密密钥、安全和访问权限管理、配额和结算，以及资源监控。

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。

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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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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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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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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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在本课程中，您将了解 Gemini（Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具）如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外，您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验，您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini，这是我们的新一代模型。

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