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Dimas Firmansyah C496B4KY1145

Member since 2024

Diamond League

67766 points
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned Nov 12, 2026 EST
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned Nov 12, 2026 EST
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned Nov 12, 2026 EST
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Nov 12, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Nov 12, 2026 EST
Google Workspace 必備知識 Earned Mar 11, 2026 EDT
Google Cloud 必備知識 Earned Mar 11, 2026 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Mar 11, 2026 EDT
Agent Assist 及其生成式 AI 功能 Earned Feb 2, 2026 EST
Vector Search 和嵌入 Earned Feb 2, 2026 EST
依據生成式應對手冊建立代理 Earned Feb 2, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員 Earned Feb 2, 2026 EST
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色 Earned Feb 2, 2026 EST
使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞 Earned Feb 2, 2026 EST
運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋 Earned Feb 1, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：網路工程師 Earned Feb 1, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：DevOps 工程師 Earned Feb 1, 2026 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式 Earned Feb 1, 2026 EST
AI 世界的安全防護簡介 Earned Feb 1, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師 Earned Feb 1, 2026 EST
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG Earned Feb 1, 2026 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 Earned Feb 1, 2026 EST
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Feb 1, 2026 EST
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式 Earned Feb 1, 2026 EST
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 Earned Feb 1, 2026 EST
運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業 Earned Feb 1, 2026 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師 Earned Feb 1, 2026 EST
使用企業資料庫建構 AI 代理 Earned Feb 1, 2026 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作 Earned Feb 1, 2026 EST
Vertex AI Search for Commerce Earned Jan 28, 2026 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Jan 26, 2026 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Jan 26, 2026 EST
Google Cloud 監控工具 Earned Jan 26, 2026 EST
在 BigQuery 執行預測資料分析 Earned Jan 26, 2026 EST
搭配使用 API 和 Cloud Storage Earned Jan 25, 2026 EST
安全推送軟體 Earned Mar 2, 2025 EST
Machine Learning in the Enterprise Earned Mar 2, 2025 EST
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Feb 24, 2025 EST
保護 Lakehouse 資料 Earned Feb 23, 2025 EST
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Feb 23, 2025 EST
Google 開發人員必備知識 Earned Feb 22, 2025 EST
Google Cloud Compute 基本操作 Earned Feb 22, 2025 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師 Earned Feb 20, 2025 EST
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率 Earned Feb 19, 2025 EST
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案 Earned Feb 18, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Feb 18, 2025 EST
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Feb 16, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示 Earned Feb 14, 2025 EST
Application Development with Cloud Run Earned Dec 10, 2024 EST
在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 Earned Oct 27, 2024 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 Earned Oct 27, 2024 EDT
在 Google Cloud 環境導入 DevSecOps 做法 Earned Oct 27, 2024 EDT
Observability in Google Cloud Earned Oct 21, 2024 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化 Earned Oct 21, 2024 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Oct 21, 2024 EDT
可靠的 Google Cloud 基礎架構：設計與程序 Earned Oct 21, 2024 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned Oct 19, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構 Earned Oct 16, 2024 EDT
建立 Google Cloud 網路 Earned Oct 15, 2024 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned Oct 15, 2024 EDT
開始使用 Google Kubernetes Engine Earned Oct 11, 2024 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：核心服務 Earned Oct 9, 2024 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念 Earned Oct 8, 2024 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構 Earned Oct 7, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned Oct 7, 2024 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Oct 2, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Oct 1, 2024 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Oct 1, 2024 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Oct 1, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Sep 28, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性 Earned Sep 28, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構 Earned Sep 27, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識 Earned Sep 26, 2024 EDT

「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。

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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。

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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Gen AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式，以及與周遭世界的互動模式。身為領導者，您要如何駕馭其強大的功能，創造實際的業務成果？在本課程中，您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品與服務，以及選擇解決方案時應考量的因素。

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生成式 AI：瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中，您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異，以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題，進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略，以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。

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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程，沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識，探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念，這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項，協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。

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Workspace 是 Google 的協作應用程式 平台，由 Google Cloud 提供。在這堂入門課程中，您將 從使用者角度實作練習 Workspace 的核心應用程式。雖然 Workspace 包含的應用程式和工具元件遠比本課程介紹的還要多， 您將體驗的是主要應用程式，包括 Gmail、日曆、試算表以及 其他幾項。每個實驗室功能需要 10 至 15 分鐘來完成，但您也可以視需要花更多時間 自行探索應用程式。

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在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。

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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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充分利用生成式 AI 的强大功能，打造智能的自动化智能体。完成本课程后，您将能够开发数据存储区智能体，该智能体可以自动从您的网站、文档或结构化数据中提取并合成信息，从而即时回答各类复杂问题。告别静态常见问题解答，您的新智能体将提供动态、准确的答案，甚至还会显示原始来源网址，而这一切只需通过简单快速的设置即可实现。

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這堂課程會介紹 AI 搜尋技術、工具和應用程式。主題涵蓋使用向量嵌入執行語意搜尋；結合語意和關鍵字做法的混合型搜尋機制；以及運用檢索增強生成 (RAG) 技術建構有基準的 AI 代理，盡可能減少 AI 幻覺。您可以實際使用 Vertex AI Vector Search，打造智慧型搜尋引擎。

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這堂課程會說明如何依據生成式應對手冊，建構 Conversational Agents 對話服務。您會先認識應對手冊並學習設定方式，接著瞭解測試的重要性，以及在正式環境部署時的考量重點，例如配額限制與整合功能。在課程最後，您會透過個案研究，掌握如何將應對手冊應用於生成式導引。

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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。

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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。

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完成使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 防範及管理環境威脅、找出並修復應用程式安全漏洞，以及應對安全異常狀況。

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完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列技能：使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline， 以及導入多模態向量搜尋。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助網路工程師建立、更新及維護虛擬私有雲網路。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為網路工作提供指引，獲得比搜尋結果更具體的資訊。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何簡化 Google Cloud 虛擬私有雲網路的作業。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助工程師透過 Google Cloud 管理基礎架構。您將學到如何透過提示讓 Gemini 尋找和瞭解應用程式記錄檔、建立 GKE 叢集，以及研究如何打造建構環境。在實作研究室中，您也會瞭解 Gemini 如何改良開發運作的工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini，是我們新一代的模型。

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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。

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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。

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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 保護雲端環境和資源。您將學到如何將工作負載範例部署到 Google Cloud 中的環境，以及運用 Gemini 找出並修復安全性設定錯誤。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良雲端安全防護機制。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。

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完成 使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 透過 Gemini 多模態功能，使用多模態提示從文字和影像資料擷取資訊、生成影片說明，以及擷取影片以外的額外資訊； 透過 Gemini 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能，為含有文字和圖片的文件建構中繼資料、取得所有相關文字分塊，以及顯示引用資料。

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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。

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完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程，即可獲得入門技能徽章。在這個課程，您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列，使用 Cloud Run functions。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室， 即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。

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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。

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本課程適合各程度的開發人員，主要介紹 Gemini Code Assist 的核心功能與特色。這項 Google Cloud AI 輔助協作工具是應用程式開發的好幫手，提供程式碼智慧建議、自動補全、即時偵錯和重構輔助等實用功能。您將瞭解 Gemini Code Assist 如何大幅提升工作效率和程式碼品質，並助您省下寶貴時間，專心處理較具效益且更有趣的工作。

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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集，以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。

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運用 MCP Toolbox for Databases 建構可存取企業資料庫的 AI 代理。您將定義安全的資料庫互動工具，並實作智慧查詢功能 (運用向量嵌入和結構化查詢)。

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這部影片說明如何使用 Gemini 和 Apps Script，在 Google Workspace 中自動執行手動工作。您將學習如何提示 Gemini 生成 Apps Script 程式碼，在 Google 試算表中針對未標示為「完成」的工作，自動草擬電子郵件提醒。即使幾乎沒有技術專業知識，也能自動化工作流程，省下時間處理更重要的工作，不必再手動後續追蹤。

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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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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。

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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「Google Cloud 監控工具」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Cloud Monitoring 工具監控 Google Cloud 資源。

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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「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源，包括 Cloud Storage API。

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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。

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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

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完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程，即可證明自己具備下列技能： 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力，還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能，並提升 AI 專案的潛力。

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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog，建立並保護 Lakehouse 資料表。

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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。

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這堂入門課程將說明應用程式開發人員如何運用 Google Cloud 生態系統，建構安全、可擴充的智慧雲端原生應用程式。您將瞭解如何不設定基礎架構就直接開發及擴充應用程式、 執行資料分析、從資料中取得洞察，以及使用預先訓練的機器學習 API 進行開發，即使您不是機器學習專家，也能充分運用技術。您也將體驗各種 Google 服務與 API 之間的完美整合，打造智慧型應用程式。

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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。

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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。

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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。

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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。

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完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程，即可獲得入門級技能徽章。在本課程中，您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。

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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：圖片辨識、自然語言處理、 使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片，以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。

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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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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

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完成 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立與管理 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment， 以及建立 CI/CD 管道，自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。

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完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。

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這堂課程會介紹基本技巧，以便您在 Google Cloud 採用安全又有效率的 DevSecOps 做法。您會瞭解如何使用 Artifact Registry、 Cloud Build、Cloud Deploy 和二進位授權等 Google Cloud 服務來保護開發管道，在整個 CI/CD 管道建構、測試及部署採用安全控管機制的容器化應用程式。

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Welcome to Observability in Google Cloud, the second part of a two-part course series. It is suggested that you complete part 1, Logging and Monitoring in Google Cloud, prior to taking this course. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化，以及代管服務。

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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這堂課程可讓參加人員瞭解如何使用確實有效的設計模式，在 Google Cloud 中打造相當可靠且效率卓越的解決方案。這堂課程接續了「設定 Google Compute Engine 架構」或「設定 Google Kubernetes Engine 架構」課程的內容，並假設參加人員曾實際運用上述任一課程涵蓋的技術。這堂課程結合了簡報、設計活動和實作研究室，可讓參加人員瞭解如何定義業務和技術需求，並在兩者之間取得平衡，設計出相當可靠、可用性高、安全又符合成本效益的 Google Cloud 部署項目。

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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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 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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歡迎參加「開始使用 Google Kubernetes Engine」課程。Kubernetes 是位於應用程式和硬體基礎架構之間的軟體層。如果您對這項技術感興趣，這堂課程可以滿足您的需求。有了 Google Kubernetes Engine，您就能在 Google Cloud 中以代管服務的形式使用 Kubernetes。 本課程的目標在於介紹 Google Kubernetes Engine (常簡稱為 GKE) 的基本概念，以及如何將應用程式容器化，以便在 Google Cloud 中執行。課程首先會初步介紹 Google Cloud，隨後簡介容器、Kubernetes、Kubernetes 架構和 Kubernetes 作業。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外，這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案，包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單，以及資源監控功能。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外，您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法，以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。

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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。

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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.

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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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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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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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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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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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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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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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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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