Wei-Xiang Wang
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完成在关联工作表中分析 BigQuery 数据这一技能徽章课程,展示您能够使用关联工作表,在 Google 表格的电子表格中访问、分析、可视化并共享数十亿行 BigQuery 数据。
了解 BigQuery 机器学习推理功能,以及数据分析师为何应使用该功能,它有哪些应用场景,有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。
完成 使用 Cloud Run Functions 构建无服务器应用课程,赢取入门级技能徽章。 在本课程中,您可以学习如何通过 Google Cloud 控制台和命令行来使用 Cloud Run functions。
完成课程 App Engine:三种开发方式,赢取技能徽章。 在此课程中,您将学习如何将 App Engine 与 Python、Go 和 PHP 搭配使用。
完成在 Google Cloud 中管理 Kubernetes这一中级技能徽章课程, 展示您在以下方面的技能:使用 kubectl 管理部署、监控并 调试在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上运行的应用,以及持续交付技术。
完成在 Google Cloud 上部署 Kubernetes 应用技能徽章中级课程,展示您在以下方面的技能: 配置和构建 Docker 容器映像,创建和管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群,利用 kubectl 实现高效 集群管理,以及按照稳健的持续交付 (CD) 实践部署 Kubernetes 应用。
完成借助 Firebase 开发无服务器应用技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:借助 Firebase 设计无服务器 Web 应用架构以及构建无服务器 Web 应用; 利用 Firestore 管理数据库;利用 Cloud Build 自动完成部署流程; 以及将 Google 助理功能集成到您的应用中。
完成在 Cloud Run 上开发无服务器应用技能徽章中级课程, 展示您在以下方面的技能:集成 Cloud Run 与 Cloud Storage 以管理数据, 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 设计弹性异步系统架构, 构建依托 Cloud Run 技术的 REST API 网关,以及在 Cloud Run 上构建和部署服务。
完成Google Cloud 云计算基础知识挑战任务,赢取技能徽章。 您将学习如何在 Compute Engine 中使用虚拟机 (VM)、永久性 磁盘和 Web 服务器。
“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。
完成在 Google Cloud 上使用 Machine Learning API 课程,赢取高级技能徽章。 在本课程中,您将了解以下机器学习和 AI 技术的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
本课程将介绍 Gemini Enterprise,它是一个集 AI 智能体、企业搜索、NotebookLM 和智能数据访问功能于一身的强大平台,旨在帮助组织应对各种挑战。学员通过学习真实案例并动手实操,将能够把 Gemini Enterprise 的各项功能与实际的业务需求联系起来,说明 Gemini Enterprise 的架构以及它如何处理不同角色的数据访问和隐私安全问题。
完成中级技能徽章课程使用多模态 Gemini 和多模态 RAG 检查富文档,展示您在以下方面的技能: 将多模态与 Gemini 配合使用,从而使用多模态提示从文本数据和视觉数据中提取信息、生成视频说明、 检索视频中不包含的额外信息; 将多模态检索增强生成 (RAG) 与 Gemini 配合使用,以构建包含文本和图片的文档的元数据、获取所有相关文本块并输出引用。
完成中级技能徽章课程“使用 Gemini 和 Streamlit 开发生成式 AI 应用”,展示您在以下方面的技能: 文本生成、通过 Python SDK 和 Gemini API 应用函数调用,以及通过 Cloud Run 部署 Streamlit 应用。 您将了解如何以不同方式通过提示来让 Gemini 生成文本、使用 Cloud Shell 进行测试,以及如何迭代 Streamlit 应用,随后将其封装成 Docker 容器并部署在 Cloud Run 中。
本课程介绍 AI 隐私保护和安全方面的重要主题,还将探索使用 Google Cloud 产品和开源工具实施建议的 AI 隐私保护和安全实践的实用方法和工具。
本课程介绍了 AI 可解释性和透明度的相关概念,探讨了 AI 透明度对于开发者和工程师的重要性。同时探索了有助于在数据和 AI 模型中实现可解释性和透明度的实用方法及工具。
本课程介绍了 Responsible AI 的概念和 AI 原则,还介绍了在 AI/机器学习实践中识别公平性与偏见以及减少偏见的实用技巧,同时探索了使用 Google Cloud 产品和开源工具来实施 Responsible AI 最佳实践的实用方法和工具。
在本次课程中,探索 AI 赋能的搜索技术、工具和应用。学习利用向量嵌入的语义搜索、融合语义和关键字的混合搜索方法,以及检索增强生成 (RAG) 技术,以打造基于事实的 AI 智能体,尽可能减少 AI 幻觉。获取 Vertex AI Vector Search 实战经验,打造您自己的智能搜索引擎。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助工程师管理基础设施。您将了解如何向 Gemini 输入提示,让其查找和理解应用日志、创建 GKE 集群,以及研究如何创建构建环境。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 DevOps 工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助网络工程师创建、更新和维护 VPC 网络。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其针对您的网络组建和管理任务,提供您从搜索引擎所无法获得的具体指导。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 更轻松地使用 Google Cloud VPC 网络。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助分析客户数据并预测产品销售情况。此外,您还将了解如何在 BigQuery 中使用客户数据来识别、开发新客户并对其进行分类。通过动手实验,您将体验 Gemini 如何改进数据分析和机器学习工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Google Cloud 中依托生成式 AI 技术的协作工具 Gemini 如何帮助开发者构建应用。您将学习如何向 Gemini 输入提示,让其为您解释代码、推荐 Google Cloud 服务并为您的应用生成代码。您将通过实操实验体验 Gemini 对应用开发工作流的改进作用。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您使用 Google 产品和服务开发、测试、部署和管理应用。在 Gemini 的协助下,您可以学习如何开发和构建 Web 应用、修复应用中的错误、开发测试和查询数据。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进软件开发生命周期 (SDLC)。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 推出的一款依托生成式 AI 的协作工具)如何帮助您保护您的云环境和资源。您将学习如何将示例工作负载部署到 Google Cloud 环境中,以及如何借助 Gemini 识别和修复安全配置错误。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改善云安全状况。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
在本课程中,您将了解 Gemini(Google Cloud 的生成式 AI 赋能的协作工具)如何帮助管理员预配基础设施。您将了解如何通过输入提示来让 Gemini 解释基础设施、GKE 集群的部署,以及现有基础设施的更新。您可以通过实操实验了解如何利用 Gemini 来改进 GKE 部署工作流。 Duet AI 已更名为 Gemini,这是我们的新一代模型。
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。
本课程介绍 Vertex AI Studio,这是一种用于与生成式 AI 模型交互、围绕业务创意进行原型设计并在生产环境中落地的工具。通过沉浸式应用场景、富有吸引力的课程和实操实验,您将探索从提示到产品的整个生命周期,了解如何将 Vertex AI Studio 用于多模态 Gemini 应用、提示设计、提示工程和模型调优。本课程的目的在于帮助您利用 Vertex AI Studio,在自己的项目中充分发掘生成式 AI 的潜力。
本课程教您如何使用深度学习来创建图片标注模型。您将了解图片标注模型的不同组成部分,例如编码器和解码器,以及如何训练和评估模型。学完本课程,您将能够自行创建图片标注模型并用来生成图片说明。
本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分,例如自注意力机制,以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务,例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。
本课程简要介绍了编码器-解码器架构,这是一种功能强大且常见的机器学习架构,适用于机器翻译、文本摘要和问答等 sequence-to-sequence 任务。您将了解编码器-解码器架构的主要组成部分,以及如何训练和部署这些模型。在相应的实验演示中,您将在 TensorFlow 中从头编写简单的编码器-解码器架构实现代码,以用于诗歌生成。
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。
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。
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。
完成 在 Vertex AI 中设计提示入门技能徽章课程,展示以下方面的技能: Vertex AI 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。
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。
Google Cloud 云计算基础课程面向没有或很少有云计算基础或经验的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握一些实际操作技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课程是该系列课程的最后一门,回顾了托管式大数据服务、机器学习及其价值,以及如何通过获得技能徽章来进一步展示您在 Google Cloud 方面的技能。
Google Cloud 云计算基础课程面向几乎没有云计算背景或经验的人士。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本课程系列后,学员将能够阐述这些概念,并展示一定的实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第三门课程,介绍云端自动化和管理工具以及如何构建安全网络。
Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI
Google Cloud 云计算基础课程面向云计算零基础或经验较少的人群。本课程概述了云计算基础知识、大数据和机器学习的核心概念,以及 Google Cloud 在其中的定位与应用方式。 完成本系列课程后,学员将能够清晰阐述这些概念,并掌握部分实操技能。 课程应按以下顺序完成: 1. Google Cloud 云计算基础课程:云计算基础知识 2. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的基础设施 3. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的网络服务和安全性 4. Google Cloud 云计算基础课程:Google Cloud 中的数据、机器学习和 AI 本课是第一门课程,概述了云计算、Google Cloud 的使用方式以及各种计算选项。
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。