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Devanshi Parmar

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钻石联赛

21250 积分
Generative AI Explorer : Vertex AI Earned Apr 24, 2024 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud Earned Apr 23, 2024 EDT
Responsible AI: 和 Google Cloud 一起践行 AI 原则 Earned Apr 2, 2024 EDT
Orchestrate LLM solutions with LangChain Earned Apr 1, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned Mar 29, 2024 EDT
Implementing Generative AI with Vertex AI Earned Mar 13, 2024 EDT
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications Earned Mar 11, 2024 EDT
矢量搜索和嵌入 Earned Mar 8, 2024 EST
Text Prompt Engineering Techniques Earned Mar 8, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Nov 15, 2023 EST
What's New from Next '23 Earned Nov 8, 2023 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning Earned Nov 8, 2023 EST
Introduction to CES and Conversational Agents Earned Nov 7, 2023 EST
探索生成式 AI - Vertex AI Earned Jun 8, 2023 EDT
图像生成简介 Earned Jun 8, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 简体中文 Earned Jun 8, 2023 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Jun 8, 2023 EDT
编码器-解码器架构 Earned Jun 8, 2023 EDT
注意力机制 Earned Jun 8, 2023 EDT
Vertex AI Studio 简介 Earned Jun 8, 2023 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Jun 8, 2023 EDT
创建图片标注模型 Earned Jun 8, 2023 EDT
大型语言模型简介 Earned Jun 6, 2023 EDT
生成式 AI 简介 Earned Jun 5, 2023 EDT
在 Compute Engine 上实现负载均衡 Earned Sep 19, 2022 EDT
Google Cloud Essentials Earned Jul 4, 2022 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Jul 1, 2022 EDT
在 Google Cloud 上设置应用开发环境 Earned Jun 24, 2022 EDT
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - Locales Earned Apr 15, 2022 EDT
Google Cloud 重要基础设施：核心服务 Earned Apr 5, 2022 EDT
Google Cloud 重要基础设施：基础 Earned Mar 21, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals Earned Mar 2, 2022 EST

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Data pipelines typically fall under one of the Extract and Load (EL), Extract, Load and Transform (ELT) or Extract, Transform and Load (ETL) paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.

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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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Learn to use LangChain to call Google Cloud LLMs and Generative AI Services and Datastores to simplify complex applications' code.

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.

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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.

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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。

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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This short course we'll get you up to speed on all the Vertex AI related announcements made at Google Cloud Next '23!

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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.

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This course explores the different products and capabilities of Customer Engagement Suite (CES) and Conversational agents. Additionally, it covers the foundational principles of conversation design to craft engaging and effective experiences that emulate human-like experiences specific to the Chat channel.

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探索生成式 AI - Vertex AI 课程汇集了多组实验， 指导用户在 Google Cloud 平台上运用生成式 AI。参与实验，您将了解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型，包括 text-bison、chat-bison 和 textembedding-gecko。您还将了解提示设计、最佳实践， 以及如何使用生成式 AI 进行构思、文本分类、文本提取、文本 总结等任务。您还将学习如何通过 Vertex AI 自定义训练对基础模型进行调优， 并将模型部署到 Vertex AI 端点。

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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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完成 Introduction to Generative AI、Introduction to Large Language Models 和 Introduction to Responsible AI 三门课程，赢取技能徽章。通过最终测验，即表明您理解了生成式 AI 的基本概念。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的数字徽章，旨在认可您对 Google Cloud 产品与服务的了解程度。公开您的个人资料并将技能徽章添加到您的社交媒体个人资料中，以此来分享您获得的成就。

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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。

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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。

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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。

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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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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。

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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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完成入门级在 Compute Engine 上实现负载均衡技能徽章课程，展示自己在以下方面的技能： 编写 gcloud 命令和使用 Cloud Shell，在 Compute Engine 中创建和部署虚拟机， 以及配置网络和 HTTP 负载均衡器。 技能徽章是由 Google Cloud 颁发的专属数字徽章， 旨在认可您在 Google Cloud 产品与服务方面的熟练度； 该课程会检验您在交互式实操环境中运用所学知识的 能力。完成此技能徽章课程和作为最终评估的实验室挑战赛， 即可获得技能徽章，并在您的圈子中秀一秀。

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在此入门级挑战任务中，您可以使用 Google Cloud Platform 的基本工具和服务，开展真枪实弹的操作实训。“GCP 基本功能”是我们为 Google Cloud 学员推荐的第一项挑战任务。云知识储备微乎其微甚至零基础？不用担心！这项挑战任务会为您提供真枪实弹的实操经验，助您快速上手 GCP 项目。无论是要编写 Cloud Shell 命令还是部署您的第一台虚拟机，亦或是通过负载平衡机制或在 Kubernetes Engine 上运行应用，都可以通过“GCP 基本功能”了解该平台的基本功能之精要。点此观看 1 分钟视频，了解每个实验涉及的主要概念。

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完成在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施技能徽章中级课程， 展示您在以下方面的技能：在使用 Terraform 时遵循基础设施即代码 (IaC) 原则；利用 Terraform 配置 来预配和管理 Google Cloud 资源；管理有效状态（本地和远程）；以及将 Terraform 代码模块化，以方便重复使用和整理。

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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。

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This course version is for non-English only. If you wish to take this course in English, please enroll here: Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation. If you wish to take it in another language, change your language in settings to see availability.

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、系统和应用服务等基础架构组件。本课程的内容还包括如何部署实用的解决方案，包括客户提供的加密密钥、安全和访问权限管理、配额和结算，以及资源监控。

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这门自助式速成课程向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务，其中着重介绍了 Compute Engine。学员将通过一系列视频讲座、演示和动手实验，探索和部署各种解决方案元素，包括网络、虚拟机和应用服务等基础架构组件。您将学习如何通过控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。您还将了解云架构师角色、基础架构设计方法以及虚拟网络配置和虚拟私有云 (VPC)、项目、网络、子网、IP 地址、路由及防火墙规则。

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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.

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