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Adhitya Maulana Wijaya
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19810 points
Intro to ML: Image Processing
Earned Aug 26, 2024 EDT
機器學習簡介：語言處理
Earned Aug 26, 2024 EDT
基本概念：資料、機器學習和 AI
Earned Aug 26, 2024 EDT
監控及管理 Google Cloud 資源
Earned Aug 26, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Aug 25, 2024 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Aug 25, 2024 EDT
建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體
Earned Aug 25, 2024 EDT
建立及管理 AlloyDB 執行個體
Earned Aug 25, 2024 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Aug 24, 2024 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned Aug 24, 2024 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Aug 24, 2024 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Aug 24, 2024 EDT
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned Aug 24, 2024 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件
Earned Aug 24, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned Aug 23, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Aug 21, 2024 EDT
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
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大數據、機器學習和人工智慧 (AI) 是時下熱門的 電腦相關話題，但這些領域相當專業，就算想要入門 也難以取得教材或資料。幸好，Google Cloud 提供了此領域的多種服務，而且容易使用。 參加這堂入門課程，您就能踏出第一步， 開始學習運用 BigQuery、Cloud Speech API 以及 Video Intelligence 等工具。
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完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：授予及撤銷 IAM 權限； 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式；建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。
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完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端)，以及將 Terraform 程式碼模組化，以利重複使用和管理。
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完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。
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完成建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：遷移、設定和管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體和資料庫。
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完成建立及管理 AlloyDB 執行個體技能徽章入門課程， 即可證明自己具備下列技能：執行主要 AlloyDB 作業 和工作、從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB、管理 AlloyDB 資料庫，以及 使用 AlloyDB 資料欄引擎加快數據分析查詢。
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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。
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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。
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完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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完成「在 Looker 建構 LookML 物件」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能： 建立新的維度和測量指標、檢視畫面和衍生資料表；根據需求設定測量指標篩選器和類型； 更新維度和測量指標； 建構及調整「探索」；將檢視表彙整至現有「探索」；以及配合業務需求決定要建立哪些 LookML 物件。
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完成「在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。
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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。
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