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Tejaskumar Shah

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钻石联赛

32297 积分
生成式 AI 智能体:助力组织转型 Earned Jun 29, 2025 EDT
生成式 AI 应用:改变工作方式 Earned Jun 25, 2025 EDT
生成式 AI: 全面了解生成式 AI Earned Jun 21, 2025 EDT
生成式 AI:剖析基本概念 Earned Jun 21, 2025 EDT
生成式 AI:不只是聊天机器人 Earned Jun 19, 2025 EDT
设置 Google Cloud 网络 Earned Jan 7, 2024 EST
云架构:设计、实施和管理 Earned Jan 6, 2024 EST
优化 Google Kubernetes Engine 的费用 Earned Jan 5, 2024 EST
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned Dec 29, 2023 EST
在 Google Cloud 上为机器学习 API 准备数据 Earned Dec 28, 2023 EST
开发 Google Cloud 网络 Earned Dec 26, 2023 EST
为 Compute Engine 实现云负载均衡 Earned Dec 23, 2023 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Dec 18, 2023 EST
Google Kubernetes Engine 使用入门 Earned Dec 16, 2023 EST
可靠的 Google Cloud 基础设施: 设计和流程 Earned Dec 12, 2023 EST
Google Cloud 弹性基础设施:扩缩和自动化 Earned Dec 9, 2023 EST
Google Cloud 重要基础设施:核心服务 Earned Dec 6, 2023 EST
Google Cloud 重要基础设施:基础 Earned Dec 3, 2023 EST
Google Cloud 基础知识:核心基础设施 Earned Nov 26, 2023 EST
Preparing for your Professional Cloud Architect Journey Earned Nov 25, 2023 EST
大型语言模型简介 Earned Sep 13, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals Earned Sep 5, 2023 EDT
负责任的 AI 简介 Earned Sep 5, 2023 EDT
Transformer 模型和 BERT 模型 Earned Sep 3, 2023 EDT
编码器-解码器架构 Earned Sep 3, 2023 EDT
注意力机制 Earned Sep 3, 2023 EDT
图像生成简介 Earned Sep 3, 2023 EDT
生成式 AI 简介 Earned Sep 3, 2023 EDT

“生成式 AI 智能体:助力组织转型”是“Generative AI Leader”学习路线中的第五门课程,也是最后一门课程。本课程探讨了组织如何使用自定义生成式 AI 智能体,帮助应对特定的业务挑战。您将亲自动手构建一个基本的生成式 AI 智能体,并探索这些智能体的组成部分,例如模型、推理循环以及各种工具。

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“生成式 AI 应用:改变工作方式”是 Generative AI Leader 学习路线的第四门课程。本课程介绍 Google 的生成式 AI 应用,例如 Gemini for Workspace 和 NotebookLM。它将引导您逐一了解接地、检索增强生成、构建有效提示和构建自动化工作流等概念。

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“生成式 AI: 全面了解生成式 AI”是 Generative AI Leader 学习路线中的第三门课程。生成式 AI 正在改变我们的工作方式,以及我们与周围世界的互动方式。作为领导者,应该如何利用生成式 AI 来推动实现实际的业务成果?在本课程中,您将探索构建生成式 AI 解决方案的不同层级、Google Cloud 的产品,以及选择解决方案时需要考虑的因素。

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“生成式 AI: 剖析基本概念”是 Generative AI Leader 学习路线中的第二门课程。在本课程中,您将了解生成式 AI 的基本概念。您要探索 AI、机器学习和生成式 AI 之间的区别,了解各种数据类型如何赋能生成式 AI,从而应对各种业务挑战。您还将深入了解 Google Cloud 应对基础模型局限性的策略,以及负责任和安全的 AI 开发与部署面临着哪些关键挑战。

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“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。

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完成设置 Google Cloud 网络课程,赢取技能徽章, 您将了解如何在 Google Cloud Platform 上执行基本的网络组建和管理任务 - 创建自定义网络、添加子网防火墙规则,然后创建虚拟机并测试 虚拟机之间相互通信时的延迟时间。

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完成 云架构:设计、实施和管理课程,赢取技能徽章,展示您在以下方面的技能:使用 Apache Web 服务器部署可公开访问的网站;使用启动脚本配置 Compute Engine 虚拟机; 使用 Windows 堡垒主机和防火墙规则配置安全 RDP;构建 Docker 映像并将其部署到 Kubernetes 集群,然后进行更新;以及创建 CloudSQL 实例并导入 MySQL 数据库。 此技能徽章课程是非常有用的资源, 可帮助您理解 Google Cloud 认证 Professional Cloud Architect 认证考试中将会出现的主题。 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;您需要在 交互式实操环境中参加考核,证明自己运用所学知识的能力后才能获得。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, 在您的人际圈中炫出自己的技能。

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完成中级技能徽章课程“优化 Google Kubernetes Engine 的费用”, 展示您在以下方面的技能:创建和管理多租户集群、按命名空间监控资源使用情况、 配置集群和 Pod 自动扩缩以提高效率、设置负载均衡以实现最佳资源分布, 以及实现活跃性与就绪性探测以确保应用正常运行并具有成本效益。

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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 Dataproc 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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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。

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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。

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This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.

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欢迎学习“Google Kubernetes Engine 使用入门”课程。Kubernetes 是位于应用和硬件基础架构之间的软件层,如果您对 Kubernetes 感兴趣,那就来对地方了!Google Kubernetes Engine 将 Kubernetes 作为 Google Cloud 上的代管式服务提供给您使用。 本课程的目标是介绍 Google Kubernetes Engine(通常称为 GKE)的基础知识,以及将应用容器化并在 Google Cloud 中运行的方法。本课程首先介绍 Google Cloud 的基础知识,然后概述容器、Kubernetes、Kubernetes 架构以及 Kubernetes 操作。

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本课程指导学员运用久经考验的设计模式在 Google Cloud 上构建高度可靠且高效的解决方案。它是“Google Compute Engine 架构设计”或“Google Kubernetes Engine 架构设计”课程的延续,并假定您有使用其中任何一门课程所涵盖技术的实践经验。通过一系列演示、设计活动和动手实验,学员可以了解如何定义及平衡业务要求和技术要求,以便设计可靠性和可用性高、安全且经济实惠的 Google Cloud 部署。

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这是一套自助式速成课程,向学员介绍 Google Cloud 提供的灵活全面的基础架构和平台服务。学员将通过一系列视频讲座、演示和实操实验,探索和部署各种解决方案元素,包括安全互连网络、负载均衡、自动扩缩、基础架构自动化和代管式服务。

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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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“Google Cloud 基础知识:核心基础设施”介绍在使用 Google Cloud 时会遇到的重要概念和术语。本课程通过视频和实操实验来介绍并比较 Google Cloud 的多种计算和存储服务,并提供重要的资源和政策管理工具。

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This course helps learners create a study plan for the PCA (Professional Cloud Architect) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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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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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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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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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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