Osama Sarhan
成为会员时间:2019
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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。
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。
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。
這是一堂入門級的微學習課程,旨在探討大型語言模型 (LLM) 的定義和用途,並說明如何調整提示來提高 LLM 成效。此外,也會介紹多項 Google 工具,協助您自行開發生成式 AI 應用程式。
這個入門微學習課程主要說明生成式 AI 的定義和使用方式,以及此 AI 與傳統機器學習方法的差異。本課程也會介紹各項 Google 工具,協助您開發自己的生成式 AI 應用程式。
Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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!
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 Dataproc 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。
本入門課程有別於其他課程。 透過這些實驗室,IT 專業人員將有機會實際練習, 熟悉出現在 Google Cloud 助理雲端工程師認證中的主題和服務。本課程包含多個專門的實驗室,從 IAM、網路建立 到 Kubernetes Engine 部署作業, 可全面驗收您的 Google Cloud 知識。請注意,雖然進行這些 實驗室可提升您的技能和能力,但仍建議同時詳閱 測驗指南和其他可用的準備資源。
大數據、機器學習和人工智慧 (AI) 是時下熱門的 電腦相關話題,但這些領域相當專業,就算想要入門 也難以取得教材或資料。幸好,Google Cloud 提供了此領域的多種服務,而且容易使用。 參加這堂入門課程,您就能踏出第一步, 開始學習運用 BigQuery、Cloud Speech API 以及 Video Intelligence 等工具。
It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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。
完成「設定 Google Cloud 網路」課程,即可獲得技能徽章。 您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 執行基本的網路工作,包括建立自訂網路、新增子網路防火牆規則,還有建立 VM 並測試 VM 之間的通訊延遲。
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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。
本課程最適合從事科技或金融職務, 且負責管理 Google Cloud 費用的人士修習。您將學習如何設定帳單帳戶、 整理資源及管理帳單存取權限。 在實作實驗室,您會瞭解如何查看帳單、從帳單報表追蹤 Google Cloud 費用、 使用 BigQuery 或 Google 試算表分析帳單資料, 以及使用 Looker Studio 建立自訂的帳單資訊主頁。如需影片提及的參考資源連結, 請參閱其他資源文件。
This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.
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。