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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能
YASHRAJ JAGDALE
成为会员时间：2025
黄金联赛
6775 积分
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型
Earned Mar 7, 2026 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Mar 6, 2026 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Mar 1, 2026 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Mar 1, 2026 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Feb 28, 2026 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
Earned Feb 27, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 26, 2026 EST
优化智能体行为
Earned Feb 26, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
Earned Feb 26, 2026 EST
智能体基础知识
Earned Feb 20, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Nov 27, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示
Earned Nov 27, 2025 EST
负责任的 AI 简介
Earned Nov 25, 2025 EST
大型语言模型简介
Earned Nov 25, 2025 EST
生成式 AI 简介
Earned May 27, 2025 EDT
完成中级技能徽章课程通过 BigQuery ML 创建机器学习模型，展示您在以下方面的技能： 使用 BigQuery ML 创建和评估机器学习模型，以执行数据预测。
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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据，展示以下技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业，以及调用机器学习 API，包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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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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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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本课程介绍 Google Cloud 的 AI 和机器学习 (ML) 能力，重点讲解如何开发生成式和预测式 AI 项目。本课程将探讨“数据到 AI”全生命周期中的多种技术、产品和工具，并通过互动练习帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升专业能力。
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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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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AI 智能体代表着超越传统大语言模型 (LLM) 的重大转变：AI 智能体不再仅仅只是生成基于文本的解决方案，更能自主行动来执行这些方案。
本课程将介绍 AI 智能体的基础知识、AI 智能体与 LLM API 的区别，以及 AI 智能体在现实世界中的价值所在。本课程基于 Google 的智能体白皮书，将为您提供必要的理论基础知识，以助您编写首行智能体代码 — 非常适合希望从自主、目标导向行为（而不仅仅是文本生成）的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者。
加入社区论坛，提出问题并参与讨论。
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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。
通过 BigQuery ML 创建机器学习模型
Earned Mar 7, 2026 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据
Earned Mar 6, 2026 EST
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Mar 1, 2026 EST
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Mar 1, 2026 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Feb 28, 2026 EST
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
Earned Feb 27, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 26, 2026 EST
优化智能体行为
Earned Feb 26, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
Earned Feb 26, 2026 EST
智能体基础知识
Earned Feb 20, 2026 EST
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则
Earned Nov 27, 2025 EST
在 Agent Platform 中设计提示
Earned Nov 27, 2025 EST
负责任的 AI 简介
Earned Nov 25, 2025 EST
大型语言模型简介
Earned Nov 25, 2025 EST
生成式 AI 简介
Earned May 27, 2025 EDT