Francy Helder Silva de Almeida
成为会员时间:2025
成为会员时间:2025
了解如何使用智能体开发套件 (ADK) 构建可用于生产用途的复杂 AI 智能体。本课程介绍了 ADK 的开源框架,助力开发者从简单的提示工程跨越到代码优先的结构化软件开发方法,从而构建企业级多智能体系统。
完成本课程,赢取使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体中级技能徽章,展示您在以下方面的技能: 提出实际的语言模型研究问题;构建一个简单的词元化器;制作用于训练 Transformer 语言模型的数据集;运行小语言模型的训练循环。
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
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。
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。
AI 推理是指利用经过训练的机器学习模型,通过应用其学习到的模式,对新的、未见过的数据进行预测的过程。本课程专为有兴趣在 Cloud Run 上快速部署 AI 推理服务的开发者、数据科学家和机器学习工程师而设计。对于熟悉基于云的无服务器应用部署解决方案,但可能没有使用 Google Cloud 无服务器产品运行 AI 推理经验的学员来说,本课程非常有用。 本课程包含使用 GPU 部署 AI 推理模型,以及将生成式 AI 应用与数据存储服务集成的示例。
“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。
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.