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Kartik Khare

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钻石联赛

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AI Boost Bites：使用 Gemini 和 Apps 脚本自动执行任务 Earned Sep 6, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Aug 28, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：公平性与偏见 Earned Aug 12, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Aug 12, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Aug 11, 2026 EDT
保护企业 AI 智能体 Earned Aug 8, 2026 EDT
AI Boost Bites：使用 Google Workspace 像专业人士一样撰写提示 Earned Aug 3, 2026 EDT
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用 Earned Aug 2, 2026 EDT
企业智能体及其应用场景 Earned Aug 2, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Aug 2, 2026 EDT
AI Boost Bites：您的个人反馈智能体 Earned Aug 2, 2026 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Jul 27, 2026 EDT

本视频介绍如何借助 Gemini 与 Apps 脚本，实现跨 Google Workspace 各项手动任务的自动化。您将学习如何编写提示词让 Gemini 生成 Apps 脚本代码，从而在 Google 表格中自动为未标记为“完成”的任务起草邮件提醒。几乎无需任何技术专业背景，即可实现工作流自动化，从而腾出时间专注于更重要的工作，彻底告别繁琐的手动跟进。

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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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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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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了解如何在 Google Cloud 上保护和治理 AI 智能体。本课程提供了一个实用的路线图，可帮助您保护智能体记忆，通过 IAM 和 VPC Service Controls 实施严格的访问权限控制，并部署实时对话防护措施，从而确保企业部署安全合规。

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本视频介绍了提示工程的基础知识，帮助您与 AI 进行有效沟通。学习一个简单的框架（角色设定、任务、背景信息、格式），以便撰写清晰的提示，从而更快地从 Google Workspace 中的 Gemini 获得更理想的结果。了解如何使用自然语言、具体说明和迭代来获得最佳 AI 辅助。

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打造您的首个 Gemini Enterprise 应用，赢得技能徽章！将各种数据源连接到您的应用中，构建强大、统一的搜索和分析引擎。掌握进阶能力，如：深度研究型智能体、多智能体协同构思，以及用于进行聚焦式分析的 NotebookLM。

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了解 AI 智能体如何为业务带来实际影响。您将把智能体类型关联到您的关键绩效指标 (KPI)，并探索能够解决实际瓶颈的用例。然后，您将了解 Gemini Enterprise 如何帮助您构建和编排合适的智能体，其范围涵盖从无代码到高代码的各种解决方案。

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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识，并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。

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本视频介绍了如何使用 Gemini Gem 构建个性化的“Work with Me”智能体，帮助您简化基础反馈，让会议更具战略性和效率。

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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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