Azarel Grahandito Adi
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黄金联赛
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本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型,以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例,您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解,本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案,指導您逐步操作。
In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值,以及如何獲得技能徽章,進一步展示您的 Google Cloud 技能。
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。
This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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。
完成安全推送軟體技能徽章中階課程,即可證明自己精通 DevSecOps 原則,能主動將安全機制融入軟體開發生命週期 (SDLC)。 您將瞭解如何運用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全部署容器映像檔、實作自動化安全漏洞掃描功能來主動找出風險,以及使用 Artifact Registry 簡化應用程式開發流程,同時兼顧安全性。此外,您還會學到如何整合 Cloud Build 來強化開發程序,以及實作許可控制政策,精細控管環境。
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 Dataproc 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。
完成「開始使用 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。
完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式,以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式,隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
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。
完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程,即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
完成「保護 BigLake 資料」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:在 Dataplex 中使用 IAM、BigQuery、 BigLake 和 Data Catalog,建立並保護 BigLake 資料表。
完成 在 Vertex AI 設計提示 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Vertex AI 設計提示、分析圖片,以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容, 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。
探索生成式 AI - Vertex AI 課程包含一系列實驗室,幫助您瞭解 如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。透過實驗室,您將瞭解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison、 和 textembedding-gecko。您也會瞭解提示設計、最佳做法、 以及這些模型如何用於構思、文字分類、文字擷取、文字 摘要等。您也會瞭解如何透過 Vertex AI 自訂訓練功能調整基礎模型, 並將模型部署至 Vertex AI 端點。