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PRACHI GUPTA

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白银联赛

1127 积分
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Aug 2, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Jul 30, 2026 EDT
保护软件交付流程 Earned Jul 30, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned Jul 30, 2026 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jul 29, 2026 EDT
使用 BigQuery 构建数据仓库 Earned Jul 28, 2026 EDT
通过 API 使用 Cloud Storage Earned Jul 27, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jul 27, 2026 EDT
在整个生态系统中发现并保护敏感数据 Earned Jul 27, 2026 EDT

本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则，还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧，同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。

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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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完成中级技能徽章课程保护软件交付流程，展示您能够熟练地根据 DevSecOps 原则，主动将安全措施集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中。 您将学习如何利用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全地部署容器映像，如何实现自动漏洞扫描以主动识别风险，以及如何使用 Artifact Registry 简化应用开发，同时保持对安全性的关注。此外，您还将掌握以下技能：集成 Cloud Build 以实现稳健的开发流程，以及实现准入控制政策以对环境进行精细控制。

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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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完成通过 API 使用 Cloud Storage 这一入门级技能徽章课程，展示您在以下方面的技能： 使用 API 来处理 Cloud Storage 资源，包括 Cloud Storage API。

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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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完成在整个生态系统中发现并保护敏感数据 这一中级技能徽章课程，展示以下方面的技能：使用 Sensitive Data Protection 服务 （包括 Cloud Data Loss Prevention [DLP] API）发现、检查和隐去 Google Cloud 中的敏感数据，并对敏感数据进行去标识化处理。 Google Cloud 生态系统包括 Cloud Storage 文件、BigQuery 数据和生成式 AI 模型回答。

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