We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Leena Dighole
Member since 2022
Diamond League
78706 points
使用 ADK 和 MCP 建構協作式多代理系統
Earned Aug 10, 2026 EDT
保護企業 AI 代理
Earned Aug 5, 2026 EDT
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact
Earned Jul 31, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Jul 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Jul 13, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Jul 2, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程
Earned Jul 2, 2026 EDT
以人為本的 AI
Earned Jul 2, 2026 EDT
運用 Gemini Notebook 取得洞察資訊
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google Meet 內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 雲端硬碟內建的 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 簡報內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 文件內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google Vids 內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Google 試算表內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
Gmail 內建 Gemini
Earned Jun 28, 2026 EDT
部署您的第一個代理
Earned Jun 28, 2026 EDT
在正式環境建構及部署代理
Earned Jun 28, 2026 EDT
[DEPRECATED] Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows
Earned Apr 13, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model
Earned Apr 13, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents
Earned Apr 3, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model
Earned Mar 28, 2026 EDT
Google DeepMind：訓練小型語言模型
Earned Mar 10, 2026 EDT
建構 Gemini Enterprise for Customer Experience
Earned Feb 16, 2026 EST
管理 AI 代理的記憶與狀態
Earned Feb 16, 2026 EST
運用工具讓 AI 代理具備所要能力
Earned Feb 16, 2026 EST
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造 AI 代理
Earned Feb 16, 2026 EST
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式
Earned Feb 14, 2026 EST
企業 AI 代理與用途
Earned Feb 14, 2026 EST
AI 代理簡介
Earned Feb 14, 2026 EST
對話式 AI 與互動架構
Earned Jan 12, 2026 EST
AI 代理行為最佳化調整
Earned Jan 11, 2026 EST
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Jan 11, 2026 EST
AI 代理基礎知識
Earned Jan 11, 2026 EST
AI 基礎架構：網路技術
Earned Jan 7, 2026 EST
在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程
Earned Jan 6, 2026 EST
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned Jan 6, 2026 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Jan 6, 2026 EST
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化
Earned Jan 6, 2026 EST
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Jan 6, 2026 EST
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道
Earned Jan 6, 2026 EST
使用 Google Cloud Speech API
Earned Jan 6, 2026 EST
Conversational Insights
Earned Dec 28, 2025 EST
AI 基礎架構：儲存空間選項
Earned Dec 22, 2025 EST
AI 基礎架構：部署類型
Earned Dec 21, 2025 EST
Google Workspace with Gemini：AI 工作流程的基礎
Earned Dec 13, 2025 EST
[DEPRECATED] How to Use TPUs for Inference
Earned Nov 28, 2025 EST
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned Nov 28, 2025 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture
Earned Nov 22, 2025 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks
Earned Nov 20, 2025 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data
Earned Nov 20, 2025 EST
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：在 Gmail 中使用 Gemini 安排日曆的訣竅
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：在 Google 試算表中與資料對話
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：成為創意混搭藝術家
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：化身 AI 藝術總監，打造您的創意世界
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造完美肖像
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets
Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM
Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 提升研究效率
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 簡化活動規劃
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：安心做出重大消費決策
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：將研讀指南遊戲化
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：快速解析競爭對手的行銷策略
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造個人化天氣應用程式
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：使用 Gemini 製作動態圖表
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：將構想轉化為動畫藝術
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：您的專屬 AI 家教
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：建立 3D 太陽系
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造專屬效率提升工具
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites ：Gemini 的引導式學習功能
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：打造自己的懷舊街機遊戲
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：變身「氛圍 DJ」
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：製作最棒的大學選課報告
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：一鍵生成廣告活動視覺素材
Earned Nov 17, 2025 EST
AI Boost Bites：從草稿到功能完整的應用程式
Earned Nov 17, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned Nov 17, 2025 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder
Earned Nov 6, 2025 EST
生成式 AI 在醫療照護領域的應用
Earned Nov 6, 2025 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned Nov 5, 2025 EST
AI Boost Bites：個人意見回饋代理
Earned Oct 29, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini 生成簡報講稿
Earned Oct 29, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Oct 6, 2025 EDT
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned Oct 6, 2025 EDT
使用 Document AI 大規模自動擷取資料
Earned Oct 6, 2025 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Sep 27, 2025 EDT
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection
Earned Sep 27, 2025 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Sep 27, 2025 EDT
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列
Earned Sep 27, 2025 EDT
使用 Cloud Run 部署及擴充 AI 模型
Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned Sep 27, 2025 EDT
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM
Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：電子郵件內容創作
Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：迅速建立文件
Earned Sep 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Sep 27, 2025 EDT
AI Boost Bites：運用 AI 整理收件匣
Earned Sep 26, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 簡報摘要
Earned Sep 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：找出策略漏洞
Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用自訂提示詞打造個人化體驗
Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧
Earned Sep 16, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini 輕鬆生成內容
Earned Sep 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research
Earned Sep 15, 2025 EDT
設定組織專用的 Gemini Code Assist
Earned Sep 5, 2025 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Aug 30, 2025 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Aug 30, 2025 EDT
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Aug 23, 2025 EDT
AI 基礎架構：Cloud TPU
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI 基礎架構：Cloud GPU
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介
Earned Aug 13, 2025 EDT
運用 Gemini 分析多模態資料並推論
Earned Aug 5, 2025 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Aug 5, 2025 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Aug 5, 2025 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned Jul 15, 2025 EDT
在 Agent Platform 探索生成式 AI
Earned Jul 6, 2025 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Jul 6, 2025 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Jun 19, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Jun 19, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Jun 19, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Jun 19, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Jun 19, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：無程式碼試算表和指令碼
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：運用 AI 強化高階主管的社群影響力
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems 生成給高階主管的摘要
Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 圖片轉試算表妙招
Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Google 文件和雲端硬碟的內建 Gemini 進行重點摘要
Earned Jun 19, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned Jun 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini Gems - 最佳行銷幫手
Earned Jun 19, 2025 EDT
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案
Earned May 14, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned May 14, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned May 7, 2025 EDT
強化 Gemini 模型功能
Earned May 6, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式
Earned Mar 9, 2025 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Mar 9, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Mar 4, 2025 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Feb 14, 2025 EST
Vector Search 和嵌入
Earned Feb 14, 2025 EST
Introduction to Security in the World of AI
Earned Feb 13, 2025 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Feb 7, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Feb 7, 2025 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Oct 21, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Feb 14, 2024 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Feb 14, 2024 EST
Transformer 和 BERT 模型
Earned Feb 14, 2024 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Feb 13, 2024 EST
注意力機制
Earned Feb 13, 2024 EST
圖像生成簡介
Earned Feb 13, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Feb 10, 2024 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Feb 10, 2024 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Feb 7, 2024 EST
大型語言模型簡介
Earned Feb 7, 2024 EST
生成式 AI 簡介
Earned Aug 8, 2023 EDT
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。
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瞭解如何在 Google Cloud 保護及管理 AI 代理。本課程提供實用藍圖，協助您保護代理記憶、透過 IAM 和 VPC Service Controls 強制執行嚴格的存取控管，以及部署即時對話防護機制，確保企業部署安全且符合法規。
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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.
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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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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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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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完成運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程技能徽章的入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Gemini Enterprise 支援的代理型助理，整合第一方和第三方來源的資料；開發多媒體行銷素材資源；以及自動執行跨系統的業務行動。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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探索從任務導向工作流程到人本 AI 自動化調度管理的重要轉變。您將學習如何策略性區分擴增和自動化，以及如何平衡機器效率與人類直覺。
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本課程介紹如何將 PDF、網頁，甚至是音訊檔案等各種來源集中到同一個智慧工作區，以及如何透過對話探索文件，找出特定資訊、即時生成摘要，並根據 AI 提供的引用來源驗證答案。
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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。
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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。
Learn more
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.
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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.
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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.
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完成「Google DeepMind：訓練小型語言模型」技能徽章進階課程，即可證明您具備下列技能： 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的分詞器、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。 註冊免付費訂閱方案，即可免付費使用這個實驗室。每個月還能獲得 35 點免付費抵免額！
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本課程將深入探討設計、建構及維護強大 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 解決方案的重要主題。準備好顛覆對可能性的認知，打造能提升顧客滿意度的架構了嗎？本課程將介紹 GECX 的架構，並說明建構及導入對話式 AI 解決方案時應考量的主要因素，包括重要架構元件和整合。此外，本課程也將說明如何整合 Gemini Enterprise Agent Platform，並概略介紹 GECX 的主要功能。
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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。
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
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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。
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。
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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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瞭解 AI 代理的概念，探索代理如何藉由自主行動及推論解決複雜問題。您將瞭解代理如何透過模型、工具和調度管理程序等技術架構，助您學習、規劃和實現目標。
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本課程將介紹 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 及其強大的生成式 AI 功能，顛覆您對客服的認知。首先，您將回顧客服中心的發展歷程，瞭解這類機構的演變，以及生成式 AI 如何推動其發展。接著，課程會深入探討 GECX 解決方案的核心要素，看看各元件如何發揮功用，進而提供卓越的客戶體驗。最後，則會介紹 GECX 能為企業帶來哪些重要商業價值，並說明如何規劃實際應用方式與各類使用者角色，以便運用這項創新解決方案創造效益。
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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。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。
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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。
查看 Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) 計畫的其他內容。
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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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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。
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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 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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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 Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立及管理多租戶叢集、依據命名空間監控資源使用量、 設定自動調度叢集和 Pod 資源以提升效能、設定負載平衡以最佳化 資源分配，以及導入有效性和完備性探測，確保應用程式維持健康並符合成本效益。
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完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。
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完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程，即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy，並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外，您還會實際操作，將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。
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完成「使用 Google Cloud Speech API」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明如何建立 Speech-to-Text API 要求、將音訊 及語音轉錄為文字。
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這堂課程會說明如何運用 Conversational Insights，從客服中心資料找出潛藏的資訊，進而提高作業效率，並依據資料制定業務決策。
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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。
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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。
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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。
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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.
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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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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 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 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 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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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，將資料轉換成引人入勝的動態長條圖競賽圖表。
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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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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本課程專為專業醫護人員設計，深入淺出地介紹人工智慧的最新突破：生成式 AI，以及這項技術的推手：大型語言模型 (LLM)。您將瞭解生成式 AI 在醫療照護領域的實際應用，並掌握訣竅，針對特定目標撰寫有效的提示詞。
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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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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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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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完成「在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。
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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「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。
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完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。
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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。
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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務， 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務， 打造各式各樣的資料導向應用程式。您將在本次課程中 使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理圖片， 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。
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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。
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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 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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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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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 to use NotebookLM for common marketing tasks like
analyzing customer feedback, conducting market research, and generating
content ideas.
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本課程專為 Google Cloud 開發人員和 DevOps 工程師設計，建議的修習對象為熟悉 Google Cloud 控制台基本操作，且需要為組織設定 Gemini Code Assist 者。課程將介紹 Gemini Code Assist 的優點、比較不同版本的功能，並展示如何在組織內設定及管理 Gemini Code Assist。
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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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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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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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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。
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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。
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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。
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完成運用 Gemini 分析多模態資料並推論技能徽章中階課程，即可證明自己具備下列技能：使用 Gemini 2.0 Flash 分析文字、圖像、音訊 (以樂譜呈現) 和影片資料；以及依據這類複合型資訊，推導出結論及擷取洞察結果。
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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 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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「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室， 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後，您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法，以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型， 並部署至 Agent Platform 中的端點。
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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「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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「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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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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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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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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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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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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完成 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程，即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務， 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師，完成即可取得中階技能徽章。技能 徽章是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章， 用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度， 代表您已通過測驗，能在互動式實作環境應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室，就能獲得數位徽章， 並與親友分享。
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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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完成「強化 Gemini 模型功能」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 運用 Gemini 模型的進階功能 (包括生成與執行程式碼、建立基準、運用限制條件生成內容、 合成資料等)，打造更強大且精密的 AI 應用程式。
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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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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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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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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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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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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 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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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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本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分，例如編碼器和解碼器，以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時，您將能建立自己的圖像說明生成模型，並使用模型產生圖像說明文字。
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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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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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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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本課程將介紹注意力機制，說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外，也將解釋注意力的運作方式，以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效，包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。
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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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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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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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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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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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