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"本课程包含两个单元：
Flutter、Gemini 和 Vertex AI - 这是本课程的第一个单元，包含四节课，第一节课是单元简介，其余几节课分别概述生成式 AI、Gemini、Vertex AI 和 Flutter。Vertex AI 上的生成式 AI - 该单元包含五节课，第一节课是单元简介，其余几节课分别介绍 Vertex AI 上的生成式 AI、Vertex AI Agent Builder、Vertex AI Search 以及在生成式 AI 应用中使用 Reasoning Engine 智能体。"
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Flutter、Gemini 和 Vertex AI - 这是本课程的第一个单元，包含四节课，第一节课是单元简介，其余几节课分别概述生成式 AI、Gemini、Vertex AI 和 Flutter。Vertex AI 上的生成式 AI - 该单元包含五节课，第一节课是单元简介，其余几节课分别介绍 Vertex AI 上的生成式 AI、Vertex AI Agent Builder、Vertex AI Search 以及在生成式 AI 应用中使用 Reasoning Engine 智能体。"
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使用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 智能体.
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Career center
Learners who complete 使用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 智能体 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
生成式人工智能开发工程师
生成式人工智能开发工程师
生成式人工智能开发工程师专注于设计、开发和部署能够生成文本、图像、代码或其他媒体内容的人工智能系统。本课程将帮助学习者掌握使用Google的Vertex AI和Flutter构建此类智能体的核心技能，尤其是在集成Gemini等领先生成式AI模型方面。学习者将深入了解Vertex AI Agent Builder平台，这对于构建可投入生产的AI应用程序至关重要。通过本课程，您将学会如何有效利用Google的生成式AI功能和Flutter的便携式UI工具包来开发创新且功能强大的智能体。这对于希望在该前沿领域内推动技术进步、构建下一代智能应用的生成式人工智能开发工程师而言，是不可多得的学习机会。本课程是为志在成为这一前沿领域的专家而设计的，将为您的职业发展打下坚实基础。
人工智能智能体开发员
人工智能智能体开发员
人工智能智能体开发员负责设计、实现和管理能够理解、推理和执行任务的智能软件实体。本课程直接契合人工智能智能体开发员的角色，因为它将带领学习者使用Google的Vertex AI Agent Builder平台构建和管理AI智能体及应用。您将学习如何集成Gemini生成式AI模型，并利用Reasoning Engine智能体来构建先进的生成式AI应用。课程中包含的实验，让学习者能亲自动手将AI智能体与Flutter应用集成，提供了宝贵的实践经验。对于希望专注于开发智能体，并利用Google先进AI平台优化其功能的专业人士来说，本课程是理想的选择。
对话式人工智能开发工程师
对话式人工智能开发工程师
对话式人工智能开发工程师专注于创建和优化能够进行自然语言交互的智能系统，如聊天机器人和语音助手。本课程在构建生成式AI智能体时，尤为强调其与应用的集成，这为开发具有先进对话能力的AI系统提供了关键基础。学习者将掌握如何使用Gemini模型，并利用Vertex AI Agent Builder和Reasoning Engine智能体来构建应用，这些技术正是实现复杂、流畅对话体验的核心。本课程特别适合希望在对话式人工智能开发工程师领域内，利用Google生态系统，构建更智能、更人性化交互体验的专业人士。
移动应用开发工程师
移动应用开发工程师
移动应用开发工程师负责设计、构建和维护智能手机和平板电脑上的应用程序。本课程为移动应用开发工程师提供了一个独特的机会，可以学习如何使用Google的Flutter工具包开发应用程序，并通过将这些应用与Google的生成式AI模型Gemini集成，来提升其功能性。课程强调了如何利用Vertex AI平台构建和管理AI智能体及应用，这些智能体可以无缝地集成到Flutter开发的移动应用中。这对于希望在快速发展的移动领域中，利用前沿AI技术为其应用增添智能和创新功能的专业人士来说，是极具价值的。
Flutter应用开发工程师
Flutter应用开发工程师
Flutter应用开发工程师致力于使用Google的UI工具包Flutter来构建美观且性能卓越的跨平台应用程序。本课程将使学习者深入掌握Flutter的应用开发，并特别关注如何将这些应用与先进的生成式AI模型Gemini相结合。课程涵盖了Flutter在生成式AI应用中的运用，这对于希望扩展其技能集、将AI功能融入移动和Web应用程序的Flutter应用开发工程师至关重要。通过本课程，您可以将传统的UI开发能力提升到新的水平，为用户创建更具智能和交互性的体验。它提供了将前沿AI能力无缝集成到Flutter应用中的实践方法。
人工智能工程師
人工智能工程師
人工智能工程师专注于设计、开发和部署基于AI的解决方案和系统。本课程为人工智能工程师提供了使用Google先进的生成式AI平台Vertex AI和其模型家族Gemini的实践经验。您将学习如何利用Vertex AI Agent Builder构建和管理AI智能体及应用，并了解在生成式AI应用中使用Reasoning Engine智能体。此外，课程还将Flutter作为UI工具包，教授如何将这些AI功能集成到实际应用中。本课程有助于提升您在构建、部署和维护复杂AI系统方面的能力，特别是那些结合了强大AI模型和用户友好前端的应用。
云端应用程序开发工程师
云端应用程序开发工程师
云端应用程序开发工程师负责在云平台上设计、构建和部署可扩展、可靠的应用程序。本课程将使学习者深入了解Google Cloud的Vertex AI平台，该平台是构建和管理AI智能体及应用的核心。通过学习如何在Google的全球基础设施上利用Vertex AI的生成式AI功能，并将其与Flutter开发的应用程序相结合，您将获得在云环境中构建富含AI功能的应用程序的实践经验。这对于希望在云端最大化AI模型潜力的云端应用程序开发工程师而言，尤为重要。本课程提供了将先进AI服务集成到您的云端应用策略中的具体方法。
AI平台工程师
AI平台工程师
AI平台工程师致力于构建、维护和优化支持人工智能开发和部署的基础设施和工具。本课程直接关注Google的Vertex AI平台，特别是Vertex AI Agent Builder，这是一个用于构建和管理AI智能体及应用的平台。学习者将深入了解Vertex AI Search和Reasoning Engine智能体，这些都是构建强大AI平台的重要组成部分。通过本课程，AI平台工程师可以更好地理解和利用Google的生成式AI基础架构，以便为其他开发者提供更高效、更强大的AI开发环境。本课程提供了对核心平台工具的深入见解，有助于优化AI解决方案的交付。
機器學習工程師
機器學習工程師
机器学习工程师负责设计和构建能够从数据中学习并做出预测或决策的系统。本课程将帮助机器学习工程师实践如何利用Google的Gemini生成式AI模型，以及Vertex AI平台来构建和部署AI应用。虽然课程侧重于应用和集成，而非模型训练，但它提供了对最先进生成式AI模型的实际运用理解，这对于将机器学习理论转化为实际解决方案至关重要。学习者将了解如何在Vertex AI上部署和管理这些模型支持的智能体。对于希望在机器学习领域深化对生成式AI应用层面的理解并拓宽其工具集的专业人士来说，本课程可能非常有用。
全栈开发工程师
全栈开发工程师
全栈开发工程师具备开发应用程序前端和后端的能力，从用户界面到服务器逻辑和数据库。本课程为全栈开发工程师提供了一个独特的机会，可以将其前端技能（通过Flutter）与后端AI集成技能（通过Vertex AI和Gemini）相结合。学习者不仅将掌握使用Flutter开发用户界面的能力，还将学习如何在Google的Vertex AI平台上构建和管理生成式AI智能体，并将其无缝集成到应用中。这对于希望构建端到端智能应用、覆盖从UI到AI模型和智能体部署的全栈开发工程师来说，是极具价值的。
技术顾问 人工智能
技术顾问 人工智能
技术顾问 人工智能为客户提供专业建议和实施支持，帮助他们采纳和集成AI技术。本课程将使技术顾问 人工智能对Google的Vertex AI平台及其生成式AI功能有扎实的理解。学习者将了解Vertex AI Agent Builder、Gemini模型和Flutter应用集成方法，这些都是为客户提供实际AI解决方案的关键组成部分。通过深入了解这些工具和平台如何协同工作，您将能够更有效地评估客户需求，推荐合适的Google AI解决方案，并指导实施过程。本课程可能对希望在AI咨询领域，特别是Google Cloud AI生态系统中提供专业服务的顾问有所帮助。
解决方案架构师 人工智能
解决方案架构师 人工智能
解决方案架构师 人工智能负责设计和规划复杂的AI系统和解决方案，以满足业务需求。本课程提供了对Google Vertex AI平台、Gemini生成式AI模型以及Flutter应用开发的深入理解，这些都是构建现代AI解决方案的关键组件。学习者将了解如何使用Vertex AI Agent Builder和Reasoning Engine智能体，这对于设计可扩展、高效的AI架构至关重要。本课程可能对解决方案架构师 人工智能有所帮助，因为它能提供技术细节和最佳实践，从而更好地设计和评估基于Google云AI技术的复杂系统。此角色通常需要高级学位或丰富的行业经验。
前端开发工程师
前端开发工程师
前端开发工程师专注于构建用户界面的视觉和交互部分，确保用户体验流畅且引人入胜。本课程将使前端开发工程师深入掌握Google的Flutter UI工具包，这对于创建美观且跨平台的应用程序至关重要。虽然课程的核心在于生成式AI智能体的构建和集成，但学习者将学会如何将这些先进的AI功能与Flutter应用相结合。对于希望扩展其技能集，将前沿AI能力融入其UI设计和开发的前端开发工程师来说，本课程可能有所帮助。它为创建更智能、更动态的用户体验提供了实践方法，使前端界面能够与强大的AI后端无缝交互。
用户体验设计师 人工智能应用
用户体验设计师 人工智能应用
用户体验设计师 人工智能应用专注于为包含AI功能的软件和系统创建直观、高效且令人愉悦的用户界面。本课程将使用户体验设计师深入了解如何使用Flutter作为UI工具包来开发应用程序，以及这些应用程序如何与Google的生成式AI模型Gemini和Vertex AI集成。通过理解AI智能体的构建和应用过程，包括Reasoning Engine智能体，设计师可以更好地构思和实现AI驱动的用户体验。本课程可能对希望为复杂的AI功能设计友好易用的用户界面，并理解技术实现限制的用户体验设计师有所帮助。它提供了AI应用开发的技术背景，以支持更创新的UX设计。
產品經理人工智能
產品經理人工智能
产品经理 人工智能负责定义、规划和推出AI产品，需要深入理解市场需求和技术能力。本课程将为产品经理 人工智能提供一个独特的视角，了解使用Google的Vertex AI、Gemini和Flutter构建生成式AI智能体及应用的技术细节和可能性。通过本课程，您将了解AI智能体构建过程、Vertex AI Agent Builder的功能以及如何将AI能力集成到实际产品中。这种技术理解对于评估产品可行性、制定产品路线图和与开发团队有效沟通至关重要。本课程可能对希望深化其对生成式AI技术产品化方面理解的产品经理有所帮助，从而更好地领导和创新AI产品。
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Provides a thought-provoking exploration of the future of generative AI, discussing its potential benefits and risks. It is written by Gary Marcus, a leading researcher in the field.
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Explores the potential impact of generative AI on society, discussing how it could be used to solve social problems and improve quality of life. It is written by Kai-Fu Lee, a leading researcher in the field.
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Explores the potential impact of generative AI on the law, discussing how it could be used to automate legal processes and improve access to justice. It is written by Ryan Abbott, a leading researcher in the field.
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Explores the philosophical implications of generative AI, discussing how it challenges our understanding of mind and consciousness. It is written by Daniel C. Dennett, a leading philosopher in the field.
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Provides a practical guide to using generative AI, covering the different techniques and tools available. It is written by two leading experts in the field, Josh Patterson and Adam Gibson.
Explores the potential applications of generative AI in climate change, discussing how it could be used to model climate change and develop solutions. It is written by Andrew Ng, a leading researcher in the field.
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Provides a business-oriented perspective on generative AI, discussing its potential impact on industries and how companies can use it to gain a competitive advantage. It is written by three leading experts in the field, Thomas Davenport, Rajeev Ronanki, and Nitin Mittal.
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Explores the relationship between generative AI and the creative process, discussing how generative AI can be used to enhance creativity. It is written by Margaret Boden, a leading researcher in the field.
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Explores the potential applications of generative AI in healthcare, discussing how it could be used to improve patient care and accelerate drug discovery. It is written by Eric Topol, a leading researcher in the field.
Explores the potential impact of generative AI on the economy, discussing how it could be used to create new jobs and improve productivity. It is written by two leading experts in the field, Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee.
Provides a comprehensive overview of machine learning on Google Cloud Platform, including Vertex AI. It covers the fundamentals of machine learning, as well as how to build, train, and deploy models using Vertex AI.
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Provides a collection of recipes for using Vertex AI. It covers a wide range of topics, from data preprocessing to model deployment. This book is especially valuable for beginners who want to get started with Vertex AI.
Provides a collection of recipes for solving common problems when developing Flutter applications.
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Provides a collection of recipes for solving common problems when developing Flutter applications.
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Provides a comprehensive overview of Flutter and its features, including a discussion of how to use Flutter for building multi-platform applications.
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Guide to designing and implementing low-code applications with Gemini, providing guidance on best practices and architecture.
Classic introduction to reinforcement learning, covering topics such as Markov decision processes, value functions, and Q-learning. It valuable resource for anyone who wants to learn about reinforcement learning.
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Comprehensive guide to deep learning, covering topics such as neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks. It must-read for anyone who wants to learn about deep learning.
Provides a gentle introduction to machine learning, focusing on the most important concepts and algorithms. It good choice for readers who are new to the field.
Provides a comprehensive overview of AI, covering topics such as machine learning, natural language processing, and computer vision. It is also written in a clear and concise style, making it accessible to readers of all levels.
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Level
Introductory
Via
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Institution
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Instructor
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Session
November 17, 2025
- December 29, 2025
Language
zh-CN
Transcript
中文
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