Google Cloud 生成式 AI 领导者——认证备考 培训

Google Antigravity是一个Agentic开发环境，旨在通过Gemini 3的多模态能力构建能够规划、推理、编码和行动的自主代理。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Gemini 3和Antigravity环境设计、构建和部署自主代理的高级技术专业人员。

完成本培训后，学员将能够：

• 构建使用Gemini 3进行推理、规划和执行的自主工作流程。
• 在Antigravity中开发能够分析任务、编写代码并与工具交互的代理。
• 将Gemini驱动的代理与企业系统和API集成。
• 在复杂环境中优化代理行为、安全性和可靠性。

课程形式

• 专家演示结合互动讨论。
• 自主代理开发的动手实验。
• 使用Antigravity、Gemini 3和支持的云工具进行实际实施。

课程定制选项

• 如果您的团队需要特定领域的代理行为或自定义集成，请联系我们以定制课程。

Nano Banana是一个专为快速、高效的设备端AI执行而优化的模型。

本课程由讲师指导，面向中级从业者，旨在教授如何在不依赖云基础设施的情况下，使用Nano Banana设计和部署AI驱动的移动应用。

完成本课程后，学员应能够：

• 直接在移动设备上实现Nano Banana模型。
• 优化AI工作负载，提升性能和能效。
• 将文本和图像生成功能集成到移动应用中。
• 调试、基准测试并优化设备端推理管道。

课程形式

• 讲师指导的演示和协作讨论。
• 专注于实际用例的实践练习。
• 在实时移动环境中进行动手开发和测试。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们讨论定制选项。

Nano Banana是一个轻量级AI框架，旨在加速和压缩模型，以便在设备和边缘环境中高效部署。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向中高级专业人士，旨在帮助他们使用Nano Banana优化、压缩并部署AI模型至边缘环境。

课程结束后，学员将能够：

• 应用压缩和量化技术优化AI模型。
• 加速边缘设备的推理性能。
• 使用Nano Banana的工具链转换并部署模型。
• 评估准确性、延迟和资源使用之间的权衡。

课程形式

• 讲师主导的技术讲座与指导讨论。
• 使用真实边缘AI场景的动手练习。
• 在配置的实时环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需定制内容或组织特定的调整，请联系我们安排定制版本。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级学员，旨在探索使用Google AI Studio进行工作流自动化，利用其工具创建、优化和管理高效的自动化流程。

培训结束后，学员将能够：

• 了解Google AI Studio在工作流自动化中的核心功能。
• 设置并集成Google AI Studio与其他工具。
• 设计并执行AI驱动的工作流。
• 实现条件逻辑以实现更智能的自动化。
• 监控并优化自动化工作流以提高效率。

Gemini 3是一个先进的多模态AI系统，旨在支持深度推理、高上下文任务和长格式分析工作流。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望利用深度思维模式进行复杂分析、建模和战略规划的高级专业人士。

完成本课程后，学员将能够：

• 应用深度思维模式解决复杂、多层次的问题。
• 设计包含长上下文分析的推理管道。
• 为迭代、多步骤的推理任务优化提示词。
• 将深度思维功能集成到研究或生产工作流中。

课程形式

• 专家主导的演示，包含实际案例。
• 动手推理实验和结构化练习。
• 使用实时实验环境进行应用开发。

课程定制选项

• 可根据需求安排定制化课程或特定领域的深度推理项目。

Gemini 3 是一种多模态 AI 模型，旨在跨文本、图像和结构化输入进行推理，以支持复杂的企业工作流。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级专业人士，旨在帮助他们在企业环境中使用 Gemini 3 构建推理驱动和多模态工作流。

完成本课程后，学员将掌握以下技能：

• 将 Gemini 3 的推理能力应用于企业规划和决策工作流。
• 设计包含文本、图像、文档和表格数据的多模态流程。
• 使用 AI Studio 和 Vertex AI 工具开发业务工作流。
• 通过提示工程和迭代优化技术优化输出。

课程形式

• 专家讲解支持的引导式演示。
• 专注于工作流设计和多模态任务的实践练习。
• 在 AI Studio 或 Vertex AI 环境中进行动手实验。

课程定制选项

• 如果您的组织需要定制的工作流场景或数据集成示例，请联系我们以调整培训内容。

Gemini 3 是一个由AI驱动的系统，通过AI模式增强谷歌搜索和工作场所生产力。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向初学者，旨在帮助他们利用Gemini 3简化研究、规划、分析和日常知识工作。

在培训过程中，参与者将掌握以下技能：

• 使用Gemini 3的AI模式加速研究和信息发现。
• 应用Gemini辅助的工作流程，总结内容并提取见解。
• 将Gemini 3功能整合到日常生产力任务中。
• 采用最佳实践，确保AI工具的负责任和可靠使用。

课程形式

• 讲师指导的演示和讲解。
• 结构化的实践练习，以培养实际技能。
• 使用实时搜索和生产力场景的实际应用。

课程定制选项

• 如需根据您的工作流程定制培训，请联系我们讨论定制选项。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向初级到中级开发者，旨在帮助他们使用Google Gemini AI将AI功能集成到应用程序中。

在培训结束时，学员将能够：

• 了解大语言模型的基础知识。
• 设置并使用Google Gemini AI完成各种AI任务。
• 实现文本到文本及图像到文本的转换。
• 构建基本的AI驱动应用程序。
• 探索Google Gemini AI的高级功能与定制选项。

本课程为讲师主导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望利用 Google Gemini AI 提升内容质量和效率的中级内容创作者。

在本课程结束时，学员将能够：

• 理解 AI 在内容创作中的作用。
• 设置并使用 Google Gemini AI 生成和优化内容。
• 应用文本到文本的转换，生成创意和原创内容。
• 利用 AI 驱动的洞察力实施 SEO 策略。
• 使用 Gemini AI 分析内容表现并调整策略。

本课程为讲师指导的培训，地点在 中国（线上或线下），面向希望在其客户服务运营中实施 Google Gemini AI 的中级客户服务专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 了解 AI 对客户服务的影响。
• 设置 Google Gemini AI 以自动化和个性化客户互动。
• 利用文本到文本和图像到文本的转换来提高服务效率。
• 开发基于 AI 的实时客户反馈分析策略。
• 探索高级功能以创建无缝的客户服务体验。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向初学者到中级水平的数据分析师和业务专业人员，旨在帮助他们更直观地使用 Google Gemini AI 在各行业执行复杂的数据分析任务。

培训结束后，学员将能够：

• 理解 Google Gemini AI 的基础知识。
• 将各种数据源连接到 Gemini AI。
• 使用自然语言查询探索数据。
• 分析数据模式并得出洞察。
• 创建引人注目的数据可视化。
• 有效沟通数据驱动的洞察。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望使用Google AI Studio开发、优化和部署前沿AI解决方案的高级AI开发者、机器学习工程师和数据科学家。

通过本培训，学员将能够：

• 导航Google AI Studio界面，理解其关键组件。
• 使用Google AI Studio的集成工具为AI项目准备数据。
• 使用AutoML和自定义训练功能训练、评估和微调机器学习模型。
• 将AI模型部署为可扩展的生产就绪服务。
• 将Google AI API集成到应用中，扩展AI能力。
• 利用Explainable AI (XAI)工具，实现透明和道德的AI实践。
• 监控和优化AI模型的性能和可靠性。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向初级数据分析师、业务用户和产品经理，旨在帮助他们学习如何使用Google AI Studio以最少的代码构建和利用AI模型。

通过本培训，学员将能够：

• 理解AI和机器学习的基本概念。
• 熟悉并掌握Google AI Studio的界面和工具。
• 使用预建模板和数据集创建AI模型。
• 通过易于遵循的工作流程训练和评估模型。
• 将AI模型部署到实际应用中。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望将Google AI Studio功能与业务应用集成的中级IT经理、业务应用开发人员和系统集成商。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解Google AI Studio在业务集成中的关键功能。
• 通过API探索并连接AI Studio与业务应用。
• 为特定业务用例定制AI模型。
• 设置将AI预测集成到业务流程中的工作流程。
• 在企业应用中部署AI驱动的见解和自动化。
• 排查并优化集成，以实现可扩展性和效率。

Google AI Studio是一个专为构建、测试和部署AI驱动的工作流程和应用而设计的平台。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望使用Google AI Studio简化和优化AI工作流程的中级专业人士。

完成本培训后，学员将掌握以下技能：

• 使用Google AI Studio设计高效的AI工作流程。
• 将模型和API集成到自动化管道中。
• 优化性能、测试和监控实践。
• 应用安全和可扩展的AI操作最佳实践。

课程形式

• 结合实践演示的指导性讲解。
• 基于场景的练习和实际案例。
• 实验室环境中的动手配置和工作流程设计。

课程定制选项

• 如需根据特定工具、工作流程或用例定制本课程，请联系我们。