本课程介绍谷歌云上的人工智能（AI）和机器学习（ML）产品，这些产品通过人工智能基础、人工智能开发和人工智能解决方案支持从数据到人工智能的生命周期。它将根据用户（包括数据科学家、AI 开发人员和 ML 工程师）的不同目标，探讨用于构建 ML 模型、ML 管道和生成式 AI 项目的技术、产品和工具。
谷歌云上的人工智能和机器学习简介
您将学到什么
认识谷歌云提供的数据到 AI 的技术和工具。
在应用中使用 Generative AI 功能。
选择不同的选项，在 Google Cloud 上开发 AI 项目。
使用顶点 AI 建立端到端的 ML 模型。
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有6个模块
本课引导学习者了解建立在三层 AI 框架基础上的课程结构：AI 基础架构、开发和解决方案。它概述了学习目标，并向学习者介绍了 Google 全面的 Stack AI 开发工具套件。
涵盖的内容
1个视频
本 Modulation 从演示 AI 功能的 Use Cases 开始。然后重点介绍计算和存储等 AI 基础设施。它还解释了 Google Cloud 上的主要数据和 AI 开发产品。最后，它演示了如何使用 BigQuery ML 构建 ML 模型，这有助于从 Data 过渡到 AI。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本 Modulation 介绍了生成式人工智能（gen AI）这一最新的人工智能进展，以及用于开发 gen AI 项目的 Google Cloud 工具包。它首先研究了基础模型。然后，使用 Vertex AI Studio 研究从 Prompt 到生产的生命周期，包括 prompt 工程、应用程序部署和模型调整。此外，本 Modulation 还探讨了 AI 代理和 Google 的 Full Stack AI 代理开发工具。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本 Module 探讨了在 Google Cloud 上开发 AI 项目的各种选择，从预训练 API 等现成解决方案，到 AutoML 等无代码和低代码解决方案，以及自定义训练等基于代码的解决方案。本模块比较了每种方案的优缺点，以帮助您选择合适的开发工具。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本模块介绍了从数据准备、模型开发到 Vertex AI 上的模型服务的 ML 工作流程。它还说明了如何使用 Vertex AI Pipelines 将工作流程转换为自动化管道。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本课通过论述每个 Modulation 模块最重要的概念、工具、技术和产品，对课程进行总结。
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料
获得职业证书
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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Chaitanya A.
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学生评论
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NK
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已于 Oct 16, 2024审阅
Well-structured for beginners, it balances theory with hands-on exercises. While it could go deeper, it's an excellent springboard for further learning in AI/ML.
JD
5
已于 Aug 20, 2025审阅
It's excellent with a lot of excellent additional reading to deep dive. Thanks
DL
4
已于 Jan 21, 2025审阅
A couple of the labs were a bit confusing / buggy but resolved by just repeating steps or exiting and starting over. Great initial exposure to GCP AI
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