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ZDNET · Artificial Intelligence更新于 10月25日 20:41

如何免费获得 Google AI Professional Certificate,以及为什么值得学

How to get Google's Al Professional Certificate for free - and why you should - ZDNET

AI 导读

Google AI Professional Certificate 由 8 门约一小时的课程组成,从 AI 基础延伸到用 Gemini、Google Sheets 和 Canvas 做数据分析,并在 Google AI Studio 中动手构建应用。课程以 Gemini 为核心,每个模块配有实验项目,前期课程以选择题测验收尾,应用开发部分则是开放式不计分问题。作者建议抓紧 Coursera 试用期完成课程,以避免额外收费。

正文 · AI 翻译

400tmax/ iStock Unreleased via Getty Images

ZDNET 的核心要点

谷歌的课程从基础到应用构建,培养实用的 AI 技能。

这套动手实践的 Gemini 培训内容广泛、实用且制作精良。

要抓紧时间赶在试用期结束前完成,以避免支付 Coursera 的费用。

起初,我对推荐这门课程来获得 Google AI Professional Certificate 有些犹豫——主要是因为整个流程一开始就有一些不便和烦人之处。然而,在完成课程之后——并考虑到坚持学完整个课程所能获得的一切——我强烈推荐它。(无论你是否付费。)

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在本文中,我将带你了解谷歌和 Coursera 提供的内容,以及你能从这个过程中获得什么。请坚持读到结尾,我会在那里提供一些完成课程并免费获得证书的关键提示。我还会概述一些烦人之处,因为它们确实需要被提及。

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谷歌的证书。截图:David Gewirtz/ZDNET

涵盖的课程

Google AI Professional Certificate 是一组各自时长一小时的独立课程。确切地说,共有八门:

AI 基础

用于头脑风暴和规划的 AI

用于研究和洞察的 AI

用于写作和沟通的 AI

每门课程由几段谷歌员工的视频片段、一到两个 AI 旁白的概述以及一些实验时间组成。

课程的结构如下。截图:David Gewirtz/ZDNET

扎实的教育基础

从教育理论的角度来看,每门课程都设计得非常好。课程之间的顺序及其相互关系也很强,每一门都建立在上一门的基础之上。

维果茨基的认知发展理论讨论了“脚手架”,即一点学习叠加在另一点之上。认知主义的理念是,你一点一点地构建知识,随着理解的加深而略微拓展自己。

这个谷歌证书项目中的每门课程都做到了这一点。较早的课程为后面的课程搭建了脚手架,因此当你学到数据分析和甚至应用开发时,一切都不会让你感到意外。到那时,你已经拥有了吸收更复杂概念所需的全部基础知识。

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关键在于另一种教育理论——建构主义的实现。这里的理念是我们通过实践来学习,而且每个人的学习经验都是独特的。你越能通过引导式发现和帮助学生构建自己的知识来吸引他们参与,学到的内容就越牢固。

每门课程分为多个模块。每个模块有一个或多个实验项目。实验项目本质上是引导你使用 Gemini 来构建或完成某件事。课程体验分为两个窗口,左边是 Gemini,右边是课程指导和视频。

你可以按照提供的提示进行操作。每个提示都留有空间,让你加入自己的兴趣和主题,使课程背景下每次使用 Gemini 都独一无二。

与谷歌去年免费的 AI Essentials 课程不同,这门课并非 AI 中立。这是一门非常、非常以 Gemini 为中心的课程。话虽如此,你从这门课程中学到的几乎所有内容都可以应用于其他 AI。而且公平地说,这是 Google AI Professional Certification,而不仅仅是一门通用的 AI 课程。

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行为主义学习理论指出,学习基于刺激、反应和后果。测验是行为主义实践的经典例子:问题是需要做出反应的环境情境,学生的答案是反应,而后果(以及对学生的反馈)提供了对学习的即时强化。

在应用开发课程之前,Google AI Professional Certificate 中的每门课程都以一个必须通过才能继续的测验结束。我非常喜欢大多数测验。让我略感失望的是,证书末尾应用开发课程的“测验”是开放式、不计分的问题,而不是前面课程中那种更即时的多项选择题。

进阶学习

以下是我印象深刻的地方,也是我如此强烈推荐这门课程的原因。整体学习过程构建得如此之好,以至于当你学到数据分析部分时,你已经对如何使用 AI 进行复杂数据分析有了一些理解。

在实验中跟随操作,使用你自己的提示。截图:David Gewirtz/ZDNET

与这个证书中的其他课程一样,数据分析课程只需大约一小时。但该课程会引导你使用 Gemini、Google Sheets 和 Canvas 进行一些相当强大的非结构化数据分析,收获足够多,你应该能够立即用上其中一些内容。

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应用开发课程也类似。这绝不是一门全速推进的软件开发课程。Google 的讲师会带你进入 Google AI Studio 构建你不会用于商业部署的应用。但这些应用你完全可以与自己的团队分享并在内部部署。仅这一点就意义重大。

讲解 vibe coding。截图:David Gewirtz/ZDNET

课程介绍了 vibe coding 的概念,并演示如何构建应用。通过实验体验,你会被引导创建三个实际可用的独立应用。第二门课涉及测试、调试和部署。同样,动手实践意味着到课程结束时,你将真正构建出一些小应用。

正是这种进展让我印象深刻。课程从生成式 AI 的绝对基础开始。然而在大约八小时内,假设你认真完成作业,你将对应用开发有一个相当不错的动手实践的基本理解。

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免费。或者,至少是近乎免费。

近乎免费

Google AI Professional Certificate 严格来说并非免费。但你不一定非得为它付费。

注册说明的展示方式。截图:David Gewirtz/ZDNET

蓝色文本框写着“免费注册”,但那只是注册,不是学习。实际上,你是在 Coursera 上注册一个免费的七天试用。

七天试用的运作方式。截图:David Gewirtz/ZDNET

这里就开始有点让人困惑了。促销信息说“试用结束后完成即可获得证书”。这里有很多追加销售。例如,当我完成 AI Fundamentals 课程时,我收到了这条消息。

临时证书似乎要付费后才能解锁。截图:David Gewirtz/ZDNET

每门课程结束时,都会向我推销付费以提前获得证书。我认为这意味着每门课程也附带证书,但我在完成整套课程时并没有收到它们。我不知道它们是在试用期结束后颁发,还是只有付费才会颁发。不过,我确实获得了整个专业认证的证书。

更多追加销售。截图:David Gewirtz/ZDNET

哦,还有这个。

又一次追加销售的尝试。截图:David Gewirtz/ZDNET

在开始这个项目之前,还有两件事你需要记住。首先,你必须向提供方提供信用卡号(尽管在七天结束前不会扣款)。

我的卡没有被扣款,但你需要一张卡才能参加课程。截图:David Gewirtz/ZDNET

不会给你部分完成证书。截图:David Gewirtz/ZDNET

幸运的是,如果你在七天结束前完成了全部八门课程的整套学习,你将获得完整证书,就像我一样。但在下载证书之前不要取消。证书一旦颁发,即使你取消后也会保留在你的账户中。

需要注意的事项

如果你想免费参加课程,请在注册前做好准备。你一注册,计时就开始了。只要你在七天内完成全部八门课程,就能获得证书。确保在取消试用前下载最终证书。

每门课程大约一小时,我建议每天完成两门课程,并在注册后立即开始。不要等到第六天才开始,否则你会有很多内容要赶。

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此外,这些课程(尤其是后面的课程)需要访问 Gemini Pro。幸运的是,Google 提供 Gemini Pro 的三个月免费试用,因此你可以使用其所有功能来完成课程。这个优惠并不十分明显。

点击蓝色箭头所指处获取 Gemini Pro 试用。截图:David Gewirtz/ZDNET

哦,如果你收到来自 Coursera 的一封或 30 封邮件,也不要太惊讶。这些都是今天收到的。

大量电子邮件。截图:David Gewirtz/ZDNET

我是说,认真的吗?这有点太多了。

底线

如果你需要证明自己具备通用 AI 素养,这个证书提供了完成课程的有形证据和胜任力的基线。我也坚信继续教育。虽然我有数十年的 AI 经验,但我欢迎有机会通过新课程保持新鲜感,即使大部分材料对我来说并不新鲜。

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如果你愿意在七天试用窗口内完成这八小时,这门课程为你的时间提供了可观的价值。是的,课程中散布着大量追加销售。尽管它们可能令人烦恼,但也是可以忍受的,尤其是考虑到课程提供的价值。

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David Gewirtz

高级特约编辑

计算机科学教授出身的 AI 创新者 David Gewirtz 三十多年来一直推动人工智能前沿领域的进步,并荣获 Sigma Xi 工程研究奖。他撰写了一篇开创性分析,帮助塑造了早期围绕 AI 伦理的讨论。他还是 AI 产品商业化的先驱,包括 AI 语言和基于知识的系统。他是 Al Editor 的设计者,这是一个用于解析、分类和识别新闻故事的实验性人工智能引擎。David 是美国人工智能促进会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)的成员。他目前任职于 InfraGard 的人工智能威胁与缓解跨部门委员会(AI CSC),InfraGard 是 FBI 与行业领袖之间的合作组织,旨在保护美国关键基础设施。他著有《Where Have All the Emails Gone?》,以及《How To Save Jobs》和《The Flexible Enterprise》。

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