在本节课程中，我们将分享 Generative AI 这个当今最火热的技术，在 Google Cloud 上的最新进展，包括文本生成，图像和视频生成，智能客服，以及 grounding 知识库的集成能力，通过一些真实的使用场景来验证生成式 AI 的客户价值。

Embeddings 为 AI 在商业上最广泛的一组应用提供了基础支持，例如语义搜索和推荐系统。在本主题中，您将了解 Embedding 与它的架构模式，以及如何与矢量数据库结合使用。 我们还深入研究了多模态 Embeddings 以及如何使用它们来解锁一系列新应用程序。

作为领先的数据分析公司，GCP 持续的提高和扩展 DA 相关领域的能力和产品。 在这个主题中，您可以了解到 GCP 数据仓库，数据湖，数据管理等方面的最新进展和 AI+ 数据方面的探索。

数据是 AI 的燃料, AI 亦可驱动、加速和提高数据分析在工程、业务上的效率和效能。两者相辅相成也是内嵌在 Google Cloud 中的重要基因。这里我们将给您带来 AI 在数据分析领域最新的动态资讯以及 Google Cloud 上的使用场景。

Kubernetes 是一个强大的容器编排平台，可用于现代化和优化云应用程序开发和运营，在这次分享中您可以学习：1. 如何优化 Kubernetes 的可靠性和成本效率；2. Google Kubernetes Engine 的最新功能和更新；3. 如何使用 Cloud Build 和 Cloud Deploy 在 Google Cloud 上实施现代 CI/CD；4. 如何在 Google Kubernetes Engine 上运行大规模机器学习工作负载。

通过 Firebase，Firestore 和 Cloud Run 帮助开发者构建高效，可扩展且可靠的应用，通过本课程，您将有机会了解到：1. 开发者如何通过 Firebase 提高开发效率；2. 采用 Firestore DBaaS 架构 提高开发效率；3. 采用 Cloud Run 无服务器架构构建可扩展应用。

GCP 一直致力于构建现代化、全球分布的基础设施来最大化加速客户的业务创新，同时通过不断地技术创新和构建丰富的生态持续为客户提供灵活、安全、高效、经济绿色、高性能的数字环境。在本课程中，你将有机会了解到：1.GCP 最新的虚拟机的关键特性；2.如何利用 GCP 全球大规模的存储系统支撑AI以及云原生等业务；3.GCP 下一代块存储 Hyperdisk 的关键特性；4.如何在 GCP AI 加速设备（GPU/TPU）利用 AI/ML framework 对 AI 模型进行高性能、低成本的训练与推理。

Google Cloud 数据库为您提供了构建统一、开放和智能应用程序的最佳选择，可帮助您提供卓越的客户体验。参加本次会议，您将了解到更多有关最新创新的信息，这些创新可帮助您摆脱传统数据库的束缚，帮助您统一分析和事务性工作负载，并使您能够将 AI/ML 引入数据库工作负载。本次会议还将包括我们对 Google Cloud 数据库和生成式 AI 的愿景，并将重点介绍如何帮助您的工作负载实现最佳性价比。我们将分享展示 Google 数据云价值的产品公告、演示和客户案例。

许多企业 IT 组织都制定了旨在削减成本和减少环境影响的基础设施效率计划。 部分客户使用 AI 来推动这些工作。 第三方 AIOps 工具可能缺乏允许定制的功能、灵活性或精细的成本控制，从而使实现积极的投资回报变得复杂。 不过，这些功能可以使用 Google Cloud 中现有的工具来构建。 参加本次会议，了解如何构建企业规模的基础设施智能平台，该平台可以“理解”多个系统复杂的相互依赖性，检测和预测问题和中断，并提供集成以自动修复。

概述 Google Cloud Security AI Workbench（业界首个可扩展平台，由专注于安全的大型语言模型 Sec-PaLM 2 提供支持），以及它如何帮助防御者解决威胁过载、繁琐的工具和提升人才的问题。 另外，您还可以学习可以立即采用的成熟技术来主动保护您的云环境。