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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能
Hiển Thế
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钻石联赛
11889 积分
管理智能体记忆和状态
Earned Apr 5, 2026 EDT
利用工具为智能体注入强大功能
Earned Apr 4, 2026 EDT
优化智能体行为
Earned Apr 4, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体
Earned Apr 4, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
Earned Mar 19, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Mar 19, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Mar 18, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Mar 18, 2026 EDT
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介
Earned Feb 27, 2026 EST
生成式 AI 智能体：助力组织转型
Earned Feb 26, 2026 EST
生成式 AI 应用：改变工作方式
Earned Feb 26, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep
Earned Feb 26, 2026 EST
生成式 AI: 全面了解生成式 AI
Earned Feb 26, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用
Earned Feb 25, 2026 EST
企业智能体及其应用场景
Earned Feb 25, 2026 EST
智能体基础知识
Earned Feb 21, 2026 EST
AI 智能体简介
Earned Feb 20, 2026 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Feb 13, 2026 EST
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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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。
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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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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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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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准备好探索 AI Hypercomputer 了吗？这门课程将带您轻松入门！我们将介绍相关基础知识，并阐释它们如何助力 AI 处理 AI 工作负载。您将了解超级计算机内部的各个组件，如 GPU、TPU 和 CPU，并知晓如何根据您的需求选择合适的部署方法。
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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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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Security Operations Engineer certification exam.
You'll review NotebookLM features, create a notebook in NotebookLM, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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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。
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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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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大致了解 AI 智能体的概念。了解 AI 智能体如何通过自主行动和推理来解决复杂问题。您将探索技术架构（模型、工具和编排），该架构使智能体能够学习、规划，并为您实现目标。
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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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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。
管理智能体记忆和状态
Earned Apr 5, 2026 EDT
利用工具为智能体注入强大功能
Earned Apr 4, 2026 EDT
优化智能体行为
Earned Apr 4, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造智能体
Earned Apr 4, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
Earned Mar 19, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps)：模型评估
Earned Mar 19, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps)
Earned Mar 18, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Mar 18, 2026 EDT
AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介
Earned Feb 27, 2026 EST
生成式 AI 智能体：助力组织转型
Earned Feb 26, 2026 EST
生成式 AI 应用：改变工作方式
Earned Feb 26, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PSOE Exam Prep
Earned Feb 26, 2026 EST
生成式 AI: 全面了解生成式 AI
Earned Feb 26, 2026 EST
打造您的首个 Gemini Enterprise 应用
Earned Feb 25, 2026 EST
企业智能体及其应用场景
Earned Feb 25, 2026 EST
智能体基础知识
Earned Feb 21, 2026 EST
AI 智能体简介
Earned Feb 20, 2026 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Feb 13, 2026 EST
生成式 AI：剖析基本概念
Earned Feb 2, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天机器人
Earned Feb 2, 2026 EST
创建图片标注模型
Earned Nov 23, 2025 EST
Transformer 模型和 BERT 模型
Earned Nov 22, 2025 EST
编码器-解码器架构
Earned Nov 22, 2025 EST
注意力机制
Earned Nov 22, 2025 EST
图像生成简介
Earned Nov 22, 2025 EST
负责任的 AI 简介
Earned Nov 5, 2025 EST
大型语言模型简介
Earned Nov 5, 2025 EST
生成式 AI 简介
Earned Nov 5, 2025 EST