SARA GALVAN ORTEGA
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Diamond League
8980 points
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Jul 17, 2026 EDT
運用工具讓 AI 代理具備所要能力
Earned Jul 12, 2026 EDT
管理 AI 代理的記憶與狀態
Earned Jul 12, 2026 EDT
AI 代理行為最佳化調整
Earned Jul 12, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計
Earned Jul 12, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Jul 12, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Jul 11, 2026 EDT
部署您的第一個代理
Earned Jul 9, 2026 EDT
在正式環境建構及部署代理
Earned Jul 9, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造 AI 代理
Earned Jul 9, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式
Earned Jul 8, 2026 EDT
企業 AI 代理與用途
Earned Jul 8, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned Jul 8, 2026 EDT
AI 代理基礎知識
Earned Jul 7, 2026 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Jul 3, 2026 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned Jun 27, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性
Earned Jun 27, 2026 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jun 23, 2026 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jun 22, 2026 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Sep 5, 2025 EDT
大型語言模型簡介
Earned Sep 5, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構
Earned Sep 5, 2025 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Aug 28, 2025 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Aug 27, 2025 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Dec 6, 2021 EST
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Nov 27, 2021 EST
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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您已建立具有進階設定功能的代理，可開始賦予代理實際應用能力。為代理配備工具，使代理能搜尋網路、執行程式碼、查詢資料庫和執行自訂動作。將代理從聰明的回覆者，轉變為能採取行動的得力助手。
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您已建構能回覆查詢的基本 LLM 代理，是時候讓代理有狀態。利用工作階段狀態建構能維持對話脈絡、記住使用者偏好，並提供個人化體驗的代理。將代理從無狀態的回覆者轉為智慧助理。
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您已經成功打造第一個代理，是時候迎接更進階的挑戰。在本課程中，您將學習如何應用進階指令、選擇模型、建立規劃能力及結構化輸出模式，藉此將基本 AI 代理轉為高明又精確的助理，讓您的技能更上一層樓。加入社群論壇，提出問題並參與討論
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完成「使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的權杖化工具、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型，以及執行小型語言模型的訓練迴圈。
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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。
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完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程，證明您具備以下技能： 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具，以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。
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將代理從 localhost 移至正式環境。本課程將說明如何將 ADK 代理部署至 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，並透過 Memory Bank 視情況啟用跨工作階段記憶。
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運用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Google Cloud 的強大基礎架構，探索多代理系統的架構和部署作業。您將學習設計階層式代理樹狀結構和確定性工作流程代理，同時找出理想的託管環境 (從無伺服器 Cloud Run 到高效能 GKE)，確保您的 AI 代理安全、具備擴充性且可部署於正式環境。
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瞭解如何使用 Agent Development Kit (ADK)，建構複雜的 AI 代理並用於正式環境。本課程介紹 ADK 的開放原始碼框架，包括簡單的提示工程，以及程式碼優先的結構化軟體開發做法 (適用於企業級多代理系統)。
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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。
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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。
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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。
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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。
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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源，協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。
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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。這些課程會說明雲端運算基本知識、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，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程：
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
第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具，以及建構安全網路。
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隨著企業持續擴大使用人工智慧和機器學習，以負責任的方式發展相關技術也日益重要。對許多企業來說，談論負責任的 AI 技術可能不難，如何付諸實行才是真正的挑戰。如要瞭解如何在機構中導入負責任的 AI 技術，本課程絕對能助您一臂之力。
您可以從中瞭解 Google Cloud 目前採取的策略、最佳做法和經驗談，協助貴機構奠定良好基礎，實踐負責任的 AI 技術。
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完成 在 Agent Platform 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Agent Platform 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。
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這個入門微學習課程主要介紹「負責任的 AI 技術」和其重要性，以及 Google 如何在自家產品中導入這項技術。本課程也會說明 Google 的 7 個 AI 開發原則。
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這是一堂入門級的微學習課程，旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途，並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外，也會介紹多項 Google 工具，協助您自行開發生成式 AI 應用程式。
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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
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這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式，以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具，協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。
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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。這些課程會說明雲端運算基本知識、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，學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程：
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
第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式，以及不同的運算選項。
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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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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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