Anushka Yadav
Member since 2026
Gold League
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Member since 2026
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
這部影片將說明如何使用 Gemini Deep Research 和創意提示詞,將複雜資訊轉化為有趣的個人化分析,例如運動球探報告和對戰表。
使用 Agent Development Kit (ADK) 建構、設定及執行您的第一個 AI 代理,將自身代理知識化為實際成果。 在這堂實作課程,您會設立完整的 ADK 開發環境,並使用 Python 程式碼和 YAML 設定打造代理,然後透過多個介面執行。您也會瞭解定義代理行為的核心參數,將課程 1 的學習成果轉化為實際運作的程式碼。 查看 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 計畫的其他內容。
瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力,包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型,以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案,瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。
本課程介紹 AI 代理的基礎知識,並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎,協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。
這部影片介紹提示工程的基本概念,協助您與 AI 有效互動。學習簡單的框架 (角色、任務、情境、格式),撰寫清晰的提示詞,讓 Gemini in Google Workspace 更快提供更優質的結果。瞭解如何使用自然語言、具體說明需求,以及透過反覆調整來獲得最佳 AI 輔助。
This video covers the five essential ingredients of the ABCDQ prompting framework, showing you how to craft clear, highly accurate prompts to get the absolute best results from Gemini.
這部影片將說明如何運用 Gemini 消除繁瑣的手動資料輸入作業。瞭解如何拍攝資料相片或螢幕截圖 (來自 PDF、紙本或圖片),並提示 Gemini 立即將資料轉換為結構化的 Google 試算表。瞭解這個簡單的訣竅,省下無數轉錄資料的時間,讓 Gemini 成為您的個人資料輸入助理。只要拍照、輸入提示,然後匯出即可!
這部影片說明如何使用 Gmail 內建 Gemini 歸納電子郵件重點、尋找資訊及草擬回覆,更有效率地管理收件匣。
This video covers how to use Google Workspace Studio to build AI agents using "Starters," "Steps," and "Variables" to automate workflows without writing code.
這部影片說明如何使用 Gemini Gem 建構個人化的「工作夥伴」代理,簡化基本意見回饋,讓會議更具策略性且更有效率。
這部影片說明如何使用 Gemini Canvas,透過「直覺式程式開發」技術,將簡單的應用程式繪圖轉化為可運作的原型。
這部影片說明如何在 Gemini Canvas 中使用描述性文字提示詞,生成複雜的動畫視覺藝術,例如動態排版。
這部影片說明如何使用 AI 助理規劃大型團隊活動,包括腦力激盪、後勤安排,以及分析活動後意見回饋。
這部影片將說明如何運用 AI 找出策略中的弱點和隱藏假設。您將學到「找出漏洞」法,也就是透過 AI 提示詞,輕鬆對計畫進行壓力測試,找出漏洞並強化策略思維。
這部影片說明如何在 Gemini Canvas 使用簡單的文字提示詞,建構互動式 3D 太陽系模擬,並加入教育功能。
這部影片說明如何將個人筆記上傳至 Gemini Canvas,並使用簡單的提示詞,建立包含各種題型的互動式測驗。
AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.
AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.
本課程會說明 Gemini in BigQuery,這是一套由 AI 輔助的功能,可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解,以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室,協助資料從業人員提升工作效率,並加速開發 pipeline。
完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴, 使用專屬資料集進行數據分析, 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後,即可在自家平台查詢, 並用自己的資料集補強。此外,也能使用圖表 工具,打造客戶專用的資訊主頁。
本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能,讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險,以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
人工智慧 (AI) 帶來轉型可能,但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略,可幫助相關領域的領導者,在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架,主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循,並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例,帶您探索如何實際應用這些策略。
本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具,協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具,導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。
本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具,有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
瞭解如何將 BigQuery 機器學習用於推論、資料分析師應使用這項工具的原因、相關應用實例,以及支援的機器學習模型。您也將瞭解如何在 BigQuery 建立和管理這些機器學習模型。
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。
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。
完成「實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流」任務,即可獲得 技能徽章。 技能徽章課程,您將瞭解如何透過 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、 如何使用 Cloud Scheduler 工作節省心力,並透過 Pub/Sub Lite 節省擷取大量事件 的費用。
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。
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。
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。
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具,可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室,您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini,這是我們的新一代模型。
完成使用 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控環境技能徽章課程,學習透過 Google Cloud Managed Service for Prometheus 監控 Kubernetes,即可獲得技能徽章。
完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。
完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程,即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎, 涵蓋以下主題:在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程,即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作,包括擷取圖片中的文字。
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。
完成「使用 Google Cloud Speech API」課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明如何建立 Speech-to-Text API 要求、將音訊 及語音轉錄為文字。
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式,獲得技能徽章!將各種資料來源連接到您的應用程式,建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能,進行重點分析。
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。
Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務, 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務, 打造各式各樣的資料導向應用程式。在這個技能徽章課程中, 您將使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理, 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。
完成「透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型」技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:編寫有效的提示詞、運用多模態功能分析圖像和影片、 依據範本和文字提示詞設計可運作的 AI 應用程式原型,以及使用 API 金鑰建構及部署自訂 AI 解決方案。
完成「Google Cloud Compute 基本操作」任務, 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器,即可獲得技能徽章。