Rajeswari Botcha
Member since 2026
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This training course introduces Cloud NGFW. Topics include how Cloud NGFW provides centralized firewall management, centralized firewall visibility, advanced threat protection, and firewall insights.
In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
Ready to move your databases to Google Cloud? This course provides the strategy. Learn to evaluate business drivers to overcome high on-premise costs and vendor lock-in. Use Migration Center to discover assets, analyze TCO, and build a phased wave plan. You’ll learn to choose the right migration path and identify the right Google Cloud solutions for your workloads. You'll leave with a data-driven business case and a clear roadmap, ready to win executive buy-in and lead a successful migration.
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。
AI 推論是指下列流程:使用經過訓練的機器學習模型,應用習得的模式,對未見過的新資料進行預測。這門課程適合有興趣在 Cloud Run 快速部署 AI 推論服務的開發人員、資料科學家和機器學習工程師。如果您熟悉雲端式無伺服器應用程式部署解決方案,不過可能未曾使用 Google Cloud 無伺服器產品執行 AI 推論,這門課程相當適合您。 課程包含範例,呈現如何使用 GPU 部署 AI 推論模型,以及整合生成式 AI 應用程式與資料儲存服務。
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。
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。
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。
This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course. In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options. You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet. Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables. Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.
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。
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。 查看 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 計畫的其他內容。 加入社群論壇,提出問題並參與討論
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
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。
在本課程中,您將學習如何在 Google Antigravity 中自動調度管理代理程式,以驚人的速度建構軟體。這堂實作課程會先引導您安裝 Antigravity 並開始使用,接著,您將使用 Firebase 啟用服務,以透過 Antigravity 建構應用程式。最後,您將提示 Antigravity 中的代理程式平行運作,打造出 Voyager 電玩遊戲。
本課程涵蓋 GKE 叢集的自動化與作業管理,這些叢集已針對分散式 AI 和機器學習工作負載進行最佳化。您將學習如何佈建加速器資源、設定進階工作負載佇列、緩解容量限制,以及自動調度管理大規模分散式工作。
在本課程中,您將全面瞭解 Google Cloud 提供的儲存空間解決方案,專門用於 AI 和高效能運算 (HPC) 的工作負載。您將學習如何根據機器學習生命週期的各個階段,選擇合適的儲存空間;以及探索如何在訓練期間將 I/O 效能最佳化、管理準備資料所需的龐大資料集,以及用低延遲提供模型構件。透過實際例子和示範,您將掌握專業知識,得以設計穩健的儲存空間解決方案,並加快 AI 創新。
歡迎來到 Cloud TPU 課程。我們將探討在各種情境下使用 TPU 的優缺點,並比較不同的 TPU 加速器,協助您選擇合適的工具。您將瞭解如何盡可能提高 AI 模型的效能和效率,以及互通的 GPU/TPU 對於打造靈活的機器學習工作流程有多重要。我們會透過引人入勝的內容和實際演示,一步步引導您有效運用 TPU。
本課程將說明如何使用 Google 試算表內建 Gemini,自動整理資料及處理複雜數字。瞭解如何從原始文字建立表格、使用自然語言自動填入資料、依需求生成原生試算表公式,以及快速擷取高階洞察資訊或製作圖表,完全不需要具備進階試算表專業知識。
本課程旨在協助 Google Workspace 使用者有效率地自動執行跨應用程式工作,大幅提升工作效率並簡化日常作業。學員將掌握實用技能,在 Google Workspace Studio 中設計及設定自動化動作,以及自訂步驟。
本訓練旨在協助 Google Workspace 使用者完美整合 Gemini 應用程式,安全存取資料,大幅提升工作效率。學員將瞭解如何運用 Gemini 的功能,提升創造力並加速解決複雜的業務難題。
本課程介紹 Google Workspace 的 AI 輔助創作工具 Google Vids,即使沒有編輯經驗,也能將原始文件轉化為專業且吸引人的影片。您將學到如何使用範本和自動化工具快速生成草稿,以及如何透過轉錄稿編輯功能、動態視覺特效和自訂音樂,打造個人化內容。最後,您將瞭解如何整合 AI 虛擬化身和旁白,在各種商業用途中流暢地解說簡報。
本課程將說明如何使用 Google 雲端硬碟內建 Gemini,管理及擷取檔案。瞭解如何使用自然語言尋找素材資源、透過 AI 摘要功能擷取特定事實 (不必開啟檔案)、即時總結多種媒體格式的內容,以及將檔案集合儲存為「專案」,以便重複研究。
本課程將介紹如何使用 Google Chat 內建 Gemini,簡化商務訊息傳送流程。說明如何使用摘要功能篩選通知,運用自然語言搜尋功能找出深埋的決策訊息,以及使用即時撰寫工具調整訊息語氣。
本課程將介紹如何使用 Google Meet 內建 Gemini,提升視訊協作體驗。內容包括如何自動做筆記、使用即時文字和語音翻譯、私下補上錯過的討論內容,以及立即提升音訊和視訊品質。
本課程將介紹如何使用 Google 簡報內建 Gemini,將概念轉化為吸睛的簡報。瞭解如何透過單一提示詞或現有來源文件生成結構化簡報、使用自動設計強化功能調整投影片版面配置、建立自訂向量圖形和相片,以及動態製作投影片文案和精確的演講者備忘稿。
本課程將說明如何使用 Google 文件內建 Gemini 簡化寫作和內容創作流程。瞭解如何從頭撰寫文件、使用互動式工具調整寫作語氣和提升清晰度、總結複雜檔案,以及將長篇文字順暢轉換為結構化資產,供其他 Google Workspace 應用程式使用。
本課程將說明如何使用 Gmail 內建 Gemini,提升電子郵件管理效率。瞭解如何直接在收件匣中總結冗長的討論串、使用自然語言擷取資訊、草擬專業回覆,以及制定溝通策略。
客戶能透過 Gemini for Google Workspace 在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。本學習路徑會介紹 Gemini 的主要功能,並說明如何在 Google Workspace 善用這些功能,提高生產力和效率。
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。
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。
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。
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。
As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
瞭解如何使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP),設計、協調及部署多代理系統。本課程將以旅遊規劃服務為例,說明如何透過自訂防護機制,調度管理專用代理網路。完成本課程後,您將瞭解如何運用設計模式和部署策略,打造穩固且可擴充的 AI 工作流程。
歡迎來到「AI 基礎架構:網路技術」課程。本課程將說明如何運用 Google Cloud 的高頻寬、低延遲基礎架構,最佳化調整 AI 系統所有元件之間的資料傳輸和通訊。最後,您將掌握網路在整個 AI 管道 (從資料擷取、訓練到推論) 發揮的關鍵作用,並採取最佳做法,確保工作負載能以最高速度運作。
這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範,您會瞭解不同的部署策略,從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境,到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說,您會學到如何建立叢集及部署 GKE,以便執行推論工作。
想瞭解 AI 背後的強大硬體嗎?本單元將深入解析針對效能最佳化的 AI 電腦,說明其重要性。我們將探討 CPU、GPU 和 TPU 如何大幅加速 AI 任務運算,分析各自的特點,以及 AI 軟體如何充分利用這些硬體效能。單元結束後,您將清楚掌握如何根據 AI 專案挑選合適的 GPU,並做出明智的 AI 工作負載決策。
準備開始使用 AI Hypercomputer 了嗎?這門課程可讓您快速上手!我們將介紹這個架構的基本概念,以及此架構如何幫助 AI 處理 AI 工作負載。您將瞭解 Hypercomputer 內的不同元件,例如 GPU、TPU 和 CPU,以及如何視需求選擇合適的部署方法。
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。