Fazil Waseem
Member since 2026
Diamond League
4422 points
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Jul 21, 2026 EDT
運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業
Earned Jul 20, 2026 EDT
使用 Cloud Run 部署及擴充 AI 模型
Earned Jul 18, 2026 EDT
在 Google Cloud 運用生成式 AI 翻新網站
Earned Jul 14, 2026 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Jul 13, 2026 EDT
使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Jul 9, 2026 EDT
使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Jul 8, 2026 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jul 6, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jul 5, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
Earned Jun 28, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection
Earned Jun 28, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Jun 28, 2026 EDT
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs
Earned Jun 28, 2026 EDT
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色
Earned Jun 28, 2026 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態
Earned Jun 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability
Earned Jun 28, 2026 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Jun 27, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions
Earned Jun 27, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026
Earned Jun 27, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Jun 22, 2026 EDT
本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則，同時介紹各項技術，在實務上找出公平性和偏誤，減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具，透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入負責任 AI 技術的最佳做法。
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本課程適合各程度的開發人員，主要介紹 Gemini Code Assist 的核心功能與特色。這項 Google Cloud AI 輔助協作工具是應用程式開發的好幫手，提供程式碼智慧建議、自動補全、即時偵錯和重構輔助等實用功能。您將瞭解 Gemini Code Assist 如何大幅提升工作效率和程式碼品質，並助您省下寶貴時間，專心處理較具效益且更有趣的工作。
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AI 推論是指下列流程：使用經過訓練的機器學習模型，應用習得的模式，對未見過的新資料進行預測。這門課程適合有興趣在 Cloud Run 快速部署 AI 推論服務的開發人員、資料科學家和機器學習工程師。如果您熟悉雲端式無伺服器應用程式部署解決方案，不過可能未曾使用 Google Cloud 無伺服器產品執行 AI 推論，這門課程相當適合您。
課程包含範例，呈現如何使用 GPU 部署 AI 推論模型，以及整合生成式 AI 應用程式與資料儲存服務。
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使用生成式 AI 為使用者提供更好的搜尋流程，強化網站的瀏覽體驗。在本課程中，您會瞭解如何使用 Vertex AI Search，讓網站使用者能享有生成式搜尋體驗，進一步發掘網站內容。身為網站編輯，您也會學習如何使用生成式 AI 輸出建議，迅速有效地翻譯及調整內容。
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大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？
本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 Google Cloud 使用 Google 產品和服務，開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助，您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助開發人員透過 Google Cloud 建構應用程式。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為您解釋程式碼內容、推薦 Google Cloud 服務，以及生成應用程式的程式碼。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良應用程式的開發工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
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本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。
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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.
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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。
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Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.
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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。
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完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。
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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.
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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
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