Alberto Guinda
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完成开发 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章。在此课程中,您将学习 部署和监控应用的多种方法,包括执行以下任务的方法:探索 IAM 角色并添加/移除 项目访问权限、创建 VPC 网络、部署和监控 Compute Engine 虚拟机、 编写 SQL 查询、在 Compute Engine 中部署和监控虚拟机,以及使用 Kubernetes 通过多种部署方法部署应用。
完成“在 Google Cloud 上设置应用开发环境”课程,赢取技能徽章;通过该课程,您将了解如何使用以下技术的基本功能来构建和连接以存储为中心的云基础设施: Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
您已经构建了具有高级配置的智能体,现在可赋予它们实际应用能力。为智能体配备能够搜索网络、执行代码、查询数据库和执行自定义操作的工具。让智能体从“智能回答者”转变为能够自主采取行动的得力助手。
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
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。
完成入门级技能徽章课程为 Compute Engine 实现云负载均衡,展示以下方面的技能: 在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机 以及配置网络和应用负载均衡器。
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。
完成 在 Agent Platform 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Agent Platform 中的提示工程、图片分析和多模态生成式技术。探索如何编写有效的提示,指导生成式 AI 输出, 以及将 Gemini 模型应用于真实的营销场景。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是负责任的 AI、它的重要性,以及 Google 如何在自己的产品中实现负责任的 AI。此外,本课程还介绍了 Google 的 7 个 AI 开发原则。
这是一节入门级微学习课程,探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能,还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。
这是一节入门级微课程,旨在解释什么是生成式 AI、它的用途以及与传统机器学习方法的区别。该课程还介绍了可以帮助您开发自己的生成式 AI 应用的各种 Google 工具。