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Venu Dadi

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钻石联赛

10490 积分
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned May 12, 2026 EDT
Level 1: Applied Intelligence and Cloud Architecture Earned Dec 26, 2025 EST
Google Skills Arcade Base Camp December 2025 Earned Dec 14, 2025 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Dec 14, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep Earned Dec 7, 2025 EST
使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用 Earned Dec 6, 2025 EST
用 Document AI 实现大规模自动数据采集 Earned Dec 6, 2025 EST
在 Google Cloud 上存储、处理和管理数据 - 命令行 Earned Dec 6, 2025 EST
BigQuery 流式数据分析 Earned Dec 5, 2025 EST
用 Google Data Cloud 共享数据 Earned Dec 5, 2025 EST
使用 Gemini 和 Imagen 构建实用 AI 应用 Earned Apr 20, 2025 EDT
在 Agent Platform 中设计提示 Earned Apr 20, 2025 EDT
注意力机制 Earned Sep 15, 2024 EDT
图像生成简介 Earned Sep 15, 2024 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Sep 15, 2024 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Sep 12, 2024 EDT
大型语言模型简介 Earned Sep 12, 2024 EDT
生成式 AI 简介 Earned Sep 12, 2024 EDT

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。

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Intelligent systems today process everything from scanned invoices to massive data lakes, all while powering apps that users expect to work instantly. Handling that complexity calls for advanced AI, strong governance, and dependable cloud architecture. In this challenge, you’ll extract insights from documents with Document AI, organize and manage distributed data using Dataplex, and secure sensitive information with Cloud KMS. You’ll also deploy containerized apps on Kubernetes Engine, build real-time backends with Firebase, create no-code chat apps with AppSheet, and monitor live activity through Streamlit. These labs show how modern cloud solutions combine intelligence and architecture to stay efficient, secure, and ready for anything.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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完成入门级技能徽章课程在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据,展示以下技能: 使用 Dataprep by Trifacta 清理数据、在 Dataflow 中运行数据流水线、在 Managed Service for Apache Spark 中创建集群和运行 Apache Spark 作业,以及调用机器学习 API,包括 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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完成“使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用”课程,赢取“入门”技能徽章。您将学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行使用 Cloud Run Functions。 技能徽章通过动手实验和挑战赛形式的评估,检验您对特定产品的实际知识掌握情况。完成课程即可获得徽章, 也可直接参加实验室挑战赛,快速获得徽章。徽章可证明您掌握技能的熟练程度,提升您的专业形象,最终助您获得更多职业机会。欢迎访问您的个人资料,并跟踪您已获得的徽章。

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完成用 Document AI 实现大规模自动数据采集课程,赢取入门级技能徽章。在本课程中,您将学习如何使用 Document AI 提取、处理和采集数据。

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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服务,可用于存储、处理和管理数据。这三项 服务可结合使用,创建各种数据驱动型应用。在 这一技能徽章课程中,您将使用 Cloud Storage 存储图片,使用 Cloud Functions 处理图片,并使用 Cloud Pub/Sub 将图片发送到另一款应用。

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完成 BigQuery 流式数据分析技能徽章课程,赢取技能徽章 。在这门课程中,您将结合使用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery 来实现流式 数据分析。

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完成用 Google Data Cloud 共享数据技能徽章课程,赢取技能 徽章。您将获得使用 Google Cloud 数据共享合作伙伴 的实操经验,这些合作伙伴拥有专有数据集, 客户可将其用于自己的分析应用场景。客户订阅这些数据集,可在自己的 平台上查询,然后使用自己的数据集加以扩充,并使用自己的可视化 工具,用于面向客户的信息中心。

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完成“使用 Gemini 和 Imagen 构建实际 AI 应用”技能徽章入门课程,展示您在以下方面的技能:图像识别、自然语言处理、 使用 Google 强大的 Gemini 和 Imagen 模型生成图像、在 Vertex AI 平台上部署应用。

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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。

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本课程将向您介绍注意力机制,这是一种强大的技术,可令神经网络专注于输入序列的特定部分。您将了解注意力的工作原理,以及如何使用它来提高各种机器学习任务的性能,包括机器翻译、文本摘要和问题解答。

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本课程向您介绍扩散模型。这类机器学习模型最近在图像生成领域展现出了巨大潜力。扩散模型的灵感来源于物理学,特别是热力学。过去几年内,扩散模型成为热门研究主题并在整个行业开始流行。Google Cloud 上许多先进的图像生成模型和工具都是以扩散模型为基础构建的。本课程向您介绍扩散模型背后的理论,以及如何在 Vertex AI 上训练和部署此类模型。

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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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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。

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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。

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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。

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