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Jennifer Meyer

Member since 2021

Google Threat Intelligence Earned Sep 24, 2026 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned Sep 24, 2026 EDT
運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業 Earned Aug 5, 2026 EDT
與 Google Antigravity 一同啟航：運用 AI 打造電玩遊戲 Earned Aug 4, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型 AI 代理 Earned Jul 24, 2026 EDT
使用企業資料庫建構 AI 代理 Earned Jul 24, 2026 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Jun 20, 2026 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型 Earned Jun 20, 2026 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE Earned May 26, 2026 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Earned Apr 29, 2026 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Mar 11, 2026 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程 Earned Mar 10, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Feb 20, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Feb 6, 2026 EST
Production Machine Learning Systems Earned Jan 30, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned Jan 23, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned Jan 23, 2026 EST
MLOps with Agent Platform: Manage Features Earned Jan 22, 2026 EST
透過 BigQuery 機器學習執行推論作業 Earned Jan 2, 2026 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性 Earned Dec 30, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度 Earned Dec 30, 2025 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式 Earned Dec 30, 2025 EST
AI 世界的安全防護簡介 Earned Dec 30, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤 Earned Dec 30, 2025 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Dec 29, 2025 EST
使用 BigQuery 進行機器學習 Earned Dec 23, 2025 EST
機器學習簡介：語言處理 Earned Dec 23, 2025 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：在 Gmail 中使用 Gemini 安排日曆的訣竅 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：在 Google 試算表中與資料對話 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：成為創意混搭藝術家 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：化身 AI 藝術總監，打造您的創意世界 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造完美肖像 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 簡化活動規劃 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 提升研究效率 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：安心做出重大消費決策 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：將構想轉化為動畫藝術 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：您的專屬 AI 家教 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：將研讀指南遊戲化 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：快速解析競爭對手的行銷策略 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造個人化天氣應用程式 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：建立 3D 太陽系 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造專屬效率提升工具 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites ：Gemini 的引導式學習功能 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：打造自己的懷舊街機遊戲 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：變身「氛圍 DJ」 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：製作最棒的大學選課報告 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：一鍵生成廣告活動視覺素材 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：從草稿到功能完整的應用程式 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 生成簡報講稿 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned Nov 18, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：電子郵件內容創作 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：迅速建立文件 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 整理收件匣 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 簡報摘要 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：無程式碼試算表和指令碼 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 強化高階主管的社群影響力 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems 生成給高階主管的摘要 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 圖片轉試算表妙招 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：找出策略漏洞 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用自訂提示詞打造個人化體驗 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google 文件和雲端硬碟的內建 Gemini 進行重點摘要 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 輕鬆生成內容 Earned Nov 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini Gems - 最佳行銷幫手 Earned Nov 18, 2025 EST
AI Boost Bites：個人意見回饋代理 Earned Nov 18, 2025 EST
Vector Search 和嵌入 Earned Nov 18, 2025 EST
運用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多代理系統 Earned Sep 28, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 Earned Sep 26, 2025 EDT
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Sep 26, 2025 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員 Earned Sep 17, 2025 EDT
在 Agent Platform 設計提示 Earned Sep 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：端對端 SDLC Earned Sep 15, 2025 EDT
Deutsche Bank: Prompt Engineering Fundamentals Earned Sep 15, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Sep 13, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Aug 29, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned Aug 29, 2025 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式 Earned Aug 28, 2025 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介 Earned Aug 28, 2025 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Aug 27, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估 Earned Aug 9, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Aug 9, 2025 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 Earned Jun 6, 2025 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned May 19, 2025 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned Apr 29, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned Apr 25, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned Apr 23, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Apr 23, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Apr 9, 2025 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式 Earned Feb 26, 2025 EST
Google Cloud 的可靠性與安全性 Earned Feb 26, 2025 EST
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能 Earned Feb 26, 2025 EST
透過 Google Cloud 進行數位轉型 Earned Feb 26, 2025 EST
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新 Earned Feb 26, 2025 EST
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned Jan 31, 2025 EST
Securing and Integrating Components of your Application Earned Oct 18, 2024 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念 Earned Sep 17, 2024 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned May 10, 2024 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 Earned Apr 17, 2024 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 Earned Apr 8, 2024 EDT
使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞 Earned Feb 22, 2024 EST
運用 Cloud Armor 保護網路 Earned Feb 21, 2024 EST
安全性與身分識別基礎知識 Earned Feb 21, 2024 EST
使用 Google Cloud 作業套件調度資源 Earned Feb 20, 2024 EST
Introduction to Cloud Identity Earned Feb 15, 2024 EST
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security Earned Jan 27, 2024 EST
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud Earned Jan 23, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals Earned Jan 21, 2024 EST
Security Best Practices in Google Cloud Earned Jan 21, 2024 EST
Manage Security in Google Cloud Earned Jan 21, 2024 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Jan 15, 2024 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing Earned Jan 15, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PCSE Exam Prep Earned Aug 7, 2023 EDT
Cloud Hero DocAI Earned Jun 26, 2023 EDT
BigQuery for Data Analysis II Earned Jun 21, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning Earned Jun 14, 2023 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Jun 14, 2023 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jun 14, 2023 EDT
圖像生成簡介 Earned Jun 14, 2023 EDT
大型語言模型簡介 Earned Jun 14, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Jun 10, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Jun 10, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Jun 10, 2023 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 Earned Apr 25, 2023 EDT
DevOps 必備知識 Earned Feb 4, 2023 EST
可靠的 Google Cloud 基礎架構：設計與程序 Earned Dec 26, 2022 EST
Developing a Google SRE Culture Earned Dec 21, 2022 EST
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構 Earned Dec 21, 2022 EST
Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Dec 20, 2022 EST
Flutter Development Earned Aug 20, 2022 EDT
Flutter Essentials Earned Aug 19, 2022 EDT
Google Cloud Women in Financial Services Earned Jan 21, 2022 EST
Managing Cloud Infrastructure with Terraform Earned Oct 2, 2021 EDT
DEPRECATED Exploring APIs Earned Oct 1, 2021 EDT
Using the Cloud SDK Command Line Earned Sep 30, 2021 EDT
建立 Google Cloud 網路 Earned Sep 29, 2021 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Sep 29, 2021 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 Earned Sep 29, 2021 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Sep 13, 2021 EDT
基本概念：基礎架構 Earned May 20, 2021 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned May 13, 2021 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Apr 8, 2021 EDT
Google Cloud 必備知識 Earned Mar 22, 2021 EDT

Google Threat Intelligence 在掌握威脅方面首屈一指，為全球的資安團隊提供詳細、及時的威脅情報。這個課程介紹 Google Threat Intelligence 的多項功能，以及組織可以透過哪些常見方法，運用這項產品主動減輕威脅。

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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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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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。

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本課程分成數個部分，適合想使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型代理的開發人員。課程內容結合實作經驗、核心概念和實際應用，完整說明如何使用 ADK。您也可以加入 Google Cloud 專家和同業人士社群，向其他人提問、一起找出解答，並和研發您日常所用產品的 Google 員工交流互動。

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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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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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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.

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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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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 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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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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瞭解如何將 BigQuery 機器學習用於推論、資料分析師應使用這項工具的原因、相關應用實例，以及支援的機器學習模型。您也將瞭解如何在 BigQuery 建立和管理這些機器學習模型。

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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。

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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。

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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。

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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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不想花費大把時間，想在幾分鐘內只靠 SQL，就建立好機器學習模型嗎？透過 BigQuery ML，資料分析師可以運用現有的 SQL 工具和技巧，建立、訓練、評估模型， 並使用模型進行預測，降低機器學習的使用門檻。在 本系列的實驗室，您會測試不同類型的模型，瞭解 優良模型應具備的條件。

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大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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這部影片說明如何使用 Gmail 內建 Gemini 管理 Google 日曆，包括在側邊面板詢問行程，以及一鍵將在電子郵件中偵測到的活動新增至日曆。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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這部影片說明如何使用 Google 試算表的「問問 Gemini」功能，透過簡單的自然語言指令，排序、篩選、醒目顯示及歸納資料。

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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這部影片介紹一項技巧，說明如何分別生成主體和場景，再使用最終提示詞將兩者融合成新圖片，藉此建立「混搭」圖片。

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這部影片說明如何在 Gemini 應用程式中使用多輪遞進編輯功能，一步步建構場景，以及如何透過「重混」功能，將某個物件的風格轉移到另一個物件。

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這部影片說明如何使用 Gemini 應用程式的新功能，創作保留本人樣貌的創意肖像，以及如何將多張相片合成一個全新的場景。

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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這部影片說明如何使用 AI 助理規劃大型團隊活動，包括腦力激盪、後勤安排，以及分析活動後意見回饋。

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這部影片介紹使用 Gemini Deep Research 的專家級提示，包括如何指派角色、指定輸出格式，以及引導搜尋以進行全面的競爭分析。

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這部影片將說明如何使用 Gemini Deep Research 和精細的提示詞，取得綜合比較報告，自信做出複雜的購買決策。

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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.

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這部影片說明如何在 Gemini Canvas 中使用描述性文字提示詞，生成複雜的動畫視覺藝術，例如動態排版。

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這部影片將說明如何建構及使用自訂 Gem (可重複使用的 AI 助理)，將任何筆記和文章集合，立即轉換為結構化的研讀指南。

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這部影片說明如何將個人筆記上傳至 Gemini Canvas，並使用簡單的提示詞，建立包含各種題型的互動式測驗。

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這部影片介紹如何運用 Gemini Deep Research 自動執行競爭分析，並在幾分鐘內生成詳盡報告，全方位掌握競爭對手的行銷廣告活動。

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這部影片說明如何在 Gemini Canvas 使用簡單的文字提示詞，建構及自訂個人化天氣應用程式的可運作原型。

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這部影片說明如何在 Gemini Canvas 使用簡單的文字提示詞，建構互動式 3D 太陽系模擬，並加入教育功能。

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這部影片說明如何建立自訂個人「公用程式」應用程式 (例如番茄鐘計時器)，只要在 Gemini Canvas 中輸入簡單提示詞，描述功能和設計即可。

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這部影片說明如何使用 Gemini 的引導式學習功能。Gemini 是 AI 協作夥伴，可透過問題和互動式工具，幫助您深入理解。

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這部影片說明如何在 Gemini Canvas 中使用簡單的提示詞，建構、自訂及分享可玩的遊戲，例如井字遊戲。

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這部影片說明如何在 Gemini Canvas 中使用簡單的文字提示詞，打造一台具備自訂控制項和可彈奏鍵盤的全互動式音樂合成器。

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這部影片將說明如何使用 Gemini Deep Research 和創意提示詞，將複雜資訊轉化為有趣的個人化分析，例如運動球探報告和對戰表。

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這部影片將說明如何使用 Gemini Canvas 的「建立」選單，將大篇幅文字立即轉換成資訊圖表和網頁等視覺素材。

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這部影片說明如何使用 Gemini Canvas，透過「直覺式程式開發」技術，將簡單的應用程式繪圖轉化為可運作的原型。

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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這部影片將說明如何使用 Gemini Advanced 研究主題、製作簡報大綱，以及使用 Google 文件內建 Gemini 生成談話要點。

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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這部影片說明如何使用 Gmail 內建 Gemini 撰寫新郵件草稿、調整語氣、根據雲端硬碟檔案內容回覆，以及使用智慧回覆建議。

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這部影片說明如何使用 Google 文件中的「幫我建立」功能。這項功能會參考雲端硬碟中其他檔案的內容，生成已設定格式的完整文件。

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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這部影片說明如何使用 Gmail 內建 Gemini 歸納電子郵件重點、尋找資訊及草擬回覆，更有效率地管理收件匣。

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這部影片說明如何使用 Google 簡報內建 Gemini，自動生成會議回顧並草擬後續追蹤電子郵件，協助簡化會後流程並節省時間。

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這部影片將說明如何運用 Google 試算表中的 Gemini 進階 AI 功能，在幾分鐘內輕鬆提取資料並生成洞察，完全不需要任何技術或程式設計背景。

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這部影片將說明如何運用 Gemini Gem，以主管獨特的口吻撰寫真實自然的社群媒體貼文。瞭解如何運用寫作範例和明確指令訓練 Gem，克服擴大高階主管社群媒體影響力的難題。瞭解如何快速生成引人入勝的貼文，在節省時間的同時，強化思維領導力並確保真實性。

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這部影片將說明如何建立自己的 Brevity Gem，將雜亂的筆記或長篇文件轉化為簡潔明瞭的內容提要，方便高階主管查看。

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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 video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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這部影片將說明如何運用 Gemini 消除繁瑣的手動資料輸入作業。瞭解如何拍攝資料相片或螢幕截圖 (來自 PDF、紙本或圖片)，並提示 Gemini 立即將資料轉換為結構化的 Google 試算表。瞭解這個簡單的訣竅，省下無數轉錄資料的時間，讓 Gemini 成為您的個人資料輸入助理。只要拍照、輸入提示，然後匯出即可！

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這部影片將說明如何運用 AI 找出策略中的弱點和隱藏假設。您將學到「找出漏洞」法，也就是透過 AI 提示詞，輕鬆對計畫進行壓力測試，找出漏洞並強化策略思維。

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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這部影片說明如何在 Google Workspace 中，打造個人化 Gemini 搜尋結果。可瞭解如何使用「@」符號，將文件和研究論文直接納入提示，取得更符合需求的 AI 輸出內容。

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這部影片將說明如何使用 Gemini 重點摘要 Google Workspace 中的長篇文件，助您快速取得所需資訊並節省時間。您將瞭解如何使用 Gemini 摘要整份文件或所選文字，以及如何使用 雲端硬碟內建 Gemini 總結多個檔案。

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這部影片介紹提示工程的基本概念，協助您與 AI 有效互動。學習簡單的框架 (角色、任務、情境、格式)，撰寫清晰的提示詞，讓 Gemini in Google Workspace 更快提供更優質的結果。瞭解如何使用自然語言、具體說明需求，以及透過反覆調整來獲得最佳 AI 輔助。

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這部影片將說明如何運用 Gemini 版 Google 文件的進階 AI 功能，發想點子、草擬各種行銷內容，並與團隊順暢協作。

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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這部影片說明如何建立專屬的 Gemini Gem，運用進階 AI 功能自動處理重複性工作，大幅提升工作效率。

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這部影片說明如何使用 Gemini Gem 建構個人化的「工作夥伴」代理，簡化基本意見回饋，讓會議更具策略性且更有效率。

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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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本課程說明如何使用 Google Agent Development Kit 建構複雜的多代理系統。您將建構配備工具的虛擬服務專員，並透過從屬關係和流程定義互動方式。您將在本機執行代理，並部署至 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent Runtime，將其做為代管代理流程執行；Agent Runtime 則處理基礎架構決策和資源調度作業。請注意，這些實驗室是根據這項產品的預先發布版製成。我們會進行維護更新，因此這些研究室將可能出現延遲。

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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「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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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 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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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。

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Master your Gen AI skills through hands-on labs! Embark on a dynamic learning experience with Prompt Engineering Fundamentals, where you'll learn the art of designing effective prompts that harness the full power of Generative AI. Dive into the essentials of crafting clear and compelling prompts while exploring advanced techniques such as few-shot and Free-form prompting. Through hands-on labs, you'll apply your newfound skills to creatively analyze images, design prompts, and generate conversations directly on the Google Cloud console. Upon completion, you'll earn a digital badge showcasing your newly acquired skills, perfect for highlighting on your LinkedIn profile and email signature. Remember to click "End" after finishing each lab to claim your well-deserved points. This course is OPTIONAL, nevertheless HIGHLY recommended.

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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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這堂課程將說明變換器架構，以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型，同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外，也會介紹 BERT 適用的各種任務，像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？ 本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。

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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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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。

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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。

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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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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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「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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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。 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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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。 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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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。 這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。

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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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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。 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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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to develop more secure applications, implement federated identity management, and integrate application components by using messaging, event-driven processing, and API gateways. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the second course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the App Deployment, Debugging, and Performance course.

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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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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 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。

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完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集，以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。

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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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瞭解如何在 Google Cloud 保護部署項目， 包括使用 Cloud Armor 機器人管理功能，降低機器人風險及控管自動化用戶端的存取權；使用 Cloud Armor 拒絕清單，限制或允許 存取 Google Cloud 邊緣的 HTTP(S) 負載平衡器；套用 Cloud Armor 安全性政策，限制存取 Cloud CDN 和 Google Cloud Storage 中的快取物件； 以及使用 Cloud Armor WAF 規則，減少常見安全漏洞。

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Google Cloud 的服務在安全上絕不妥協， 因此開發了專用工具，確保所有專案安全無虞， 使用者也能妥善管理身分識別機制。在這堂入門課程中，您會實際使用 Google Cloud 的 Identity and Access Management (IAM) 服務， 練習管理使用者和虛擬機器帳戶。您將 佈建虛擬私有雲和 VPN 來熟悉網路安全功能，並瞭解有哪些工具 可防範資安威脅和資料遺失。

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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。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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Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.

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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.

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In this self-paced training course, participants learn mitigations for attacks at many points in a Google Cloud-based infrastructure, including Distributed Denial-of-Service attacks, phishing attacks, and threats involving content classification and use. They also learn about the Security Command Center, cloud logging and audit logging, and using Forseti to view overall compliance with your organization's security policies.

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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques. 

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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.

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This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter. As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.

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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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Welcome to the second course in the networking and Google Cloud series routing and addressing. In this course, we'll cover the central routing and addressing concepts that are relevant to Google Cloud's networking capabilities. Module one will lay the foundation by exploring network routing and addressing in Google Cloud, covering key building blocks such as routing IPv4, bringing your own IP addresses and setting up cloud DNS. In Module two will shift our focus to private connection options, exploring use cases and methods for accessing Google and other services privately using internal IP addresses. By the end of this course, you'll have a solid grasp of how to effectively route and address your network traffic within Google Cloud.

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

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In this game you will create and use document processors using the Document AI API, automatically extract information from digitally scanned paper forms, use the Document AI API with Python to create various processors, and create an end-to-end document processing pipeline.

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Welcome Gamers! Test your skills and learn BigQuery, all while having fun! You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.

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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型，並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室，您將能探索從提示到正式環境的生命週期，同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio，在專案中發揮生成式 AI 的潛能。

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本課程概要說明解碼器與編碼器的架構，這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務，例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件，並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中，您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式，導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。

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本課程將介紹擴散模型，這是一種機器學習模型，近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學，尤其深受熱力學影響。過去幾年來，在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中，擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論，並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。

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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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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程，即可獲得技能徽章。通過最終測驗，就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章，用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中，向其他人分享您的成果。

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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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完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。

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透過 DevOps 取得 競爭優勢。DevOps 作業涵蓋組織與文化層面，目標為加速推送軟體、 提高服務穩定性，並為所有軟體相關人員 建立共同擁有權。這堂課程說明如何使用 Google Cloud 提高軟體推送功能的速度、穩定性、可用性和安全性。 開發運作研究與評估計畫已新增至 Google Cloud。想知道自己的團隊表現如何嗎？完成 這個五道選擇題的測驗就能知道答案！

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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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「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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Kubernetes 是最受歡迎的容器自動化調度管理系統，Google Kubernetes Engine 則專門支援 Google Cloud 中的 代管 Kubernetes 部署項目。這門進階課程將帶您實際練習設定 Docker 映像檔和容器，並部署完整的 Kubernetes Engine 應用程式。 您會學到如何將容器自動化調度管理機制， 整合到自己的工作流程，這些技巧相當實用。 想透過實作挑戰實驗室展現 技能、驗收學習成果嗎？本課程結束後，再完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式課程 結尾的挑戰實驗室，即可獲得專屬 Google Cloud 數位徽章。

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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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Flutter is Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase. In this quest you will learn how to create a Flutter app using generated template code. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!

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Using Google Cloud, you will learn several ground breaking technologies which are applicable to your role in the Financial Services Industry.

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In this Quest, the experienced user of Google Cloud will learn how to describe and launch cloud resources with Terraform, an open source tool that codifies APIs into declarative configuration files that can be shared amongst team members, treated as code, edited, reviewed, and versioned. In these nine hands-on labs, you will work with example templates and understand how to launch a range of configurations, from simple servers, through full load-balanced applications.

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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.

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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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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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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 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集，以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。

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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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如果您是剛起步的雲端開發人員， 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗，歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室， 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務，例如： Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。

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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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完成 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。

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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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