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使用智能体开发套件 (ADK) 和 Agent Engine 部署多智能体系统
Earned Apr 13, 2026 EDT
大型语言模型简介
Earned Apr 9, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：隐私保护和安全
Earned Apr 9, 2026 EDT
面向开发者的 Responsible AI：可解释性和透明度
Earned Apr 9, 2026 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介
Earned Apr 8, 2026 EDT
生成式 AI 简介
Earned Apr 7, 2026 EDT
在本课程中，您将学习如何使用 Google 智能体开发套件构建复杂的多智能体系统。您将构建搭载工具的智能体，利用父子层级关系和工作流进行连接，以此定义它们的交互方式。您将在本地运行智能体，将其部署到 Vertex AI Agent Engine 并作为托管式智能体流运行，基础设施决策和资源扩缩则由 Agent Engine 处理。请注意，这些实验基于此产品的预发布版本。在进行维护更新时，这些实验可能会出现一些延迟。
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。
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 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。
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。