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Romeo VODOUNON

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黄金联赛

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使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG Earned Oct 20, 2025 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估 Earned Jun 11, 2025 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jun 7, 2025 EDT
Google Vids 中的 Gemini Earned May 27, 2025 EDT
Google 云端硬盘中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
Google Meet 中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
Google 表格中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
Google 幻灯片中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
Google 文档中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
Gmail 中的 Gemini Earned May 26, 2025 EDT
内置 Gemini 的 Google Workspace:AI 工作流基础知识 Earned May 24, 2025 EDT
生成式 AI 智能体:助力组织转型 Earned May 21, 2025 EDT
生成式 AI 应用:改变工作方式 Earned May 12, 2025 EDT
生成式 AI:全面了解生成式 AI Earned May 9, 2025 EDT
生成式 AI:剖析基本概念 Earned May 7, 2025 EDT
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned May 2, 2025 EDT

本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流,其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理,以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后,学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型(如 Gemini)以及嵌入模型来构建 RAG 流水线,以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。

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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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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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本课程介绍如何在 Google 云端硬盘中使用 Gemini 来管理和检索文件。了解如何使用自然语言定位资源、在无需打开文件的情况下通过 AI 概览直接提取特定事实、即时总结多种媒体格式的内容,并将文件集合保存为“项目”以进行可重复的研究。

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本课程介绍如何使用 Google Meet 中的 Gemini 来提升视频协作体验。了解如何自动生成会议记录、利用实时文本和语音翻译功能、在不打扰他人的情况下快速了解错过的讨论,以及即时优化音视频质量。

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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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本课程将介绍如何利用 Google 幻灯片中的 Gemini 将构思转化为极具视觉冲击力的演示文稿。学习如何通过单个提示词或现有源文档生成结构化幻灯片组,利用自动设计增强功能优化布局,创建自定义矢量图和照片,并动态撰写幻灯片正文及精准的演讲者备注。

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本课程介绍如何使用 Google 文档中的 Gemini 来简化写作和内容创作。了解如何从头开始起草文档,使用互动式工具优化写作语气和清晰度,总结复杂文件,以及将长篇文本无缝转换为适用于其他 Google Workspace 应用的结构化资产。

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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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“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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