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Santan Kumar

成为会员时间:2026

黄金联赛

3140 积分
利用工具为智能体注入强大功能 Earned Aug 17, 2026 EDT
管理智能体记忆和状态 Earned Aug 13, 2026 EDT
优化智能体行为 Earned Aug 12, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建 AI 智能体 Earned Aug 12, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体 Earned Aug 6, 2026 EDT
智能体基础知识 Earned Aug 6, 2026 EDT
利用 Vertex AI 实现机器学习运维 (MLOps):模型评估 Earned Jul 30, 2026 EDT
适用于生成式 AI 的机器学习运维 (MLOps) Earned Jul 28, 2026 EDT
在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用 Earned May 5, 2026 EDT
大型语言模型简介 Earned May 4, 2026 EDT
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned May 4, 2026 EDT
负责任的 AI 简介 Earned May 4, 2026 EDT
生成式 AI 简介 Earned May 4, 2026 EDT

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。

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您已经构建了能够回答查询的基本 LLM 智能体,现在让我们为其赋予状态。使用会话状态来构建能够维护上下文、记住用户偏好并提供个性化体验的智能体。将智能体从“无状态的回复者”转变为“智能助理”。 探索 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 计划中的其他内容。 加入社区论坛,提出问题并参与讨论

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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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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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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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本课程将介绍 AI 智能体的基础知识,并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。

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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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生成式 AI 应用可以提供大语言模型 (LLM) 问世前几乎不可能实现的全新用户体验。作为应用开发者,您要如何利用生成式 AI 在 Google Cloud 上构建更具吸引力且功能强大的应用? 在本课程中,您将了解生成式 AI 应用,以及如何利用提示设计和检索增强生成 (RAG) 技术,构建使用 LLM 的强大应用。您将了解可用于生产用途且适合生成式 AI 应用的架构,并构建一个基于 LLM 和 RAG 的聊天应用。

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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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生成式 AI:不只是聊天机器人是 Gen AI Leader 学习路线的第一门课程,没有前提条件要求。本课程旨在带您超越对聊天机器人的浅层认知,深入挖掘生成式 AI 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,它们对于利用生成式 AI 的强大功能至关重要。本课程还将提供指导,让您了解在为组织制定成功的生成式 AI 策略时,应考虑哪些重要因素。

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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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