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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Gurpreet Kaur

成为会员时间：2026

钻石联赛

7645 积分
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud Earned Apr 30, 2026 EDT
Developing Applications with Google Cloud: Foundations Earned Apr 28, 2026 EDT
Google Cloud 基础知识：核心基础设施 Earned Apr 27, 2026 EDT
生成式 AI 智能体：助力组织转型 Earned Apr 22, 2026 EDT
生成式 AI 应用：改变工作方式 Earned Apr 21, 2026 EDT
生成式 AI: 全面了解生成式 AI Earned Apr 21, 2026 EDT
生成式 AI：剖析基本概念 Earned Apr 17, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天机器人 Earned Apr 17, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估 Earned Apr 14, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Apr 14, 2026 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned Apr 13, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned Apr 8, 2026 EDT

This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.

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In this course, you learn the fundamentals of application development on Google Cloud. You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases. You're introduced to generative AI and how it's used to help build applications. You learn about authentication and authorization, application deployment, continuous integration and delivery, and monitoring and performance tuning for your applications running in Google Cloud. Using lectures and hands-on labs, you learn how to get started building and running applications on Google Cloud.

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“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。

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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 Generative 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,以及我们与周围世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实现实际的业务成果?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,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 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。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 开发与部署面临着哪些关键挑战。

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“生成式 AI：不只是聊天机器人”是 Generative AI Leader 学习路线中的第一门课程。学习本课程没有知识门槛。本课程旨在帮助您超越对聊天机器人的基本认知,探索生成式 AI技术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,这些知识对利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将说明,为组织制定成功的生成式 AI 策略时,需要考虑哪些重要因素。

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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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