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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

Ammar Safuan

成为会员时间：2022

黄金联赛

19095 积分
Production Machine Learning Systems Earned May 9, 2024 EDT
Analyze Sentiment with Natural Language API Earned May 6, 2024 EDT
Google Cloud 上的 AI 和机器学习简介 Earned May 4, 2024 EDT
面向数据科学家和分析师的 Gemini Earned May 2, 2024 EDT
在 Google Cloud 上使用 Terraform 构建基础设施 Earned May 2, 2024 EDT
Monitor and Manage Google Cloud Resources Earned Apr 30, 2024 EDT
基准：基础架构 Earned Apr 30, 2024 EDT
Analyze Images with the Cloud Vision API Earned Apr 28, 2024 EDT
Analyze Speech and Language with Google APIs Earned Apr 28, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned Apr 28, 2024 EDT
机器学习简介：语言处理 Earned Apr 27, 2024 EDT
Build LookML Objects in Looker Earned Apr 27, 2024 EDT
探索生成式 AI - Vertex AI Earned Apr 25, 2024 EDT
大型语言模型简介 Earned Apr 25, 2024 EDT
生成式 AI 简介 Earned Apr 25, 2024 EDT
在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 1.0 Pro 集成 Earned Apr 25, 2024 EDT

This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Sentiment with Natural Language API quest, where you learn how the API derives sentiment from text.

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本课程介绍 Google Cloud 中的 AI 和机器学习 (ML) 服务，这些服务可构建预测式和生成式 AI 项目。本课程探讨从数据到 AI 的整个生命周期中可用的技术、产品和工具，包括 AI 基础、开发和解决方案。通过引人入胜的学习体验和实操练习，本课程可帮助数据科学家、AI 开发者和机器学习工程师提升技能和知识水平。

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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。

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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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Complete the introductory Monitor and Manage Google Cloud Resources skill badge to demonstrate skills in the following: granting and revoking IAM permissions; installing monitoring and logging agents; creating, deploying, and testing an event-driven Cloud Run function.

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如果您是一位入门级云开发者， 在学习了“Google Cloud 基础知识”课程之后，想要寻求真正的实操机会，这门课程就是您的不二之选。您将获得宝贵的实操经验， 通过多个实验深入探索 Cloud Storage 以及 Monitoring 和 Cloud Functions 等其他关键应用服务。您将掌握一系列宝贵技能， 在 Google Cloud 的任何计划中，这些技能都能发挥作用。

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Earn a skill badge by completing the Analyze Images with the Cloud Vision API quest, where you discover how to leverage the Cloud Vision API for various tasks, including extracting text from images.

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Earn a skill badge by completing the Analyze Speech and Language with Google APIs quest, where you learn how to use the Natural Language and Speech APIs in real-world settings.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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众所周知，机器学习是发展最快的技术领域之一， Google Cloud Platform 在推动其发展方面发挥了重要作用。 GCP 提供了一系列 API，几乎可以满足任何机器学习作业的需求。在 本入门课程中，您将了解机器学习在语言处理方面的运用， 通过实操实验学习 如何从文本中提取实体，执行情感和语法分析，以及 使用 Speech-to-Text API 进行转写。

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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.

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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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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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这一简短的课程将介绍如何在 Google Cloud 上将应用与 Gemini 1.0 Pro 模型集成，可帮助您探索 Gemini API 及其生成式 AI 模型。此课程会教您如何通过代码访问 Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.0 Pro Vision 模型。课程会安排您在应用中使用文本、图片和视频提示来测试这些模型的功能。

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