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生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Apr 8, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Apr 8, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Feb 5, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Feb 5, 2026 EST
透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型
Earned Feb 5, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jan 19, 2026 EST
「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。
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。
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。
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。
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。