We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Ashley Rice
Member since 2024
Gold League
88564 points
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM
Earned Nov 29, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 簡化活動規劃
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 提升研究效率
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites ：安心做出重大消費決策
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites ：使用 Gemini 製作動態圖表
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：將構想轉化為動畫藝術
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites：將研讀指南遊戲化
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites ：您的專屬 AI 家教
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell
Earned Nov 29, 2025 EST
AI Boost Bites ：快速解析競爭對手的行銷策略
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：建立 3D 太陽系
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造專屬效率提升工具
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites ：Gemini 的引導式學習功能
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造自己的懷舊街機遊戲
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：變身「氛圍 DJ」
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：製作最棒的大學選課報告
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：一鍵生成廣告活動視覺素材
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：從草稿到功能完整的應用程式
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：個人意見回饋代理
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 生成簡報講稿
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：打造個人化天氣應用程式
Earned Nov 25, 2025 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：電子郵件內容創作
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：迅速建立文件
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 整理收件匣
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 簡報摘要
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：無程式碼試算表和指令碼
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 AI 強化高階主管的社群影響力
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems 生成給高階主管的摘要
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini 圖片轉試算表妙招
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：找出策略漏洞
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用自訂提示詞打造個人化體驗
Earned Nov 25, 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 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：使用 Gemini 輕鬆生成內容
Earned Nov 25, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned Nov 25, 2025 EST
AI Boost Bites：Gemini Gems - 最佳行銷幫手
Earned Nov 25, 2025 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Oct 24, 2025 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Oct 23, 2025 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned Jul 20, 2025 EDT
強化 Gemini 模型功能
Earned Mar 24, 2025 EDT
使用 Google Cloud Speech API
Earned Feb 28, 2025 EST
在 Google Cloud 運用生成式 AI 翻新網站
Earned Feb 8, 2025 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Feb 6, 2025 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Jan 13, 2025 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：DevOps 工程師
Earned Jan 9, 2025 EST
透過 BigQuery 機器學習執行推論作業
Earned Jan 7, 2025 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：網路工程師
Earned Jan 6, 2025 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Jan 6, 2025 EST
Introduction to Security in the World of AI
Earned Jan 6, 2025 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Jan 6, 2025 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Jan 5, 2025 EST
建立圖像說明生成模型
Earned Jan 3, 2025 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Jan 1, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Dec 31, 2024 EST
注意力機制
Earned Dec 28, 2024 EST
Transformer 和 BERT 模型
Earned Dec 28, 2024 EST
Vector Search 和嵌入
Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Dec 27, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Dec 15, 2024 EST
運用 Vertex AI 和 Flutter 打造生成式 AI 代理
Earned Dec 14, 2024 EST
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Dec 10, 2024 EST
圖像生成簡介
Earned Dec 1, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Oct 22, 2024 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Oct 21, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Oct 21, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Oct 18, 2024 EDT
ML Pipelines on Google Cloud
Earned Oct 11, 2024 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Sep 19, 2024 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Sep 19, 2024 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Sep 18, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Sep 15, 2024 EDT
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案
Earned Sep 15, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Sep 12, 2024 EDT
MLOps with Agent Platform: Manage Features
Earned Sep 5, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Sep 4, 2024 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Sep 1, 2024 EDT
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned Aug 28, 2024 EDT
Production Machine Learning Systems
Earned Aug 23, 2024 EDT
Machine Learning in the Enterprise
Earned Aug 22, 2024 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering
Earned Aug 18, 2024 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Aug 14, 2024 EDT
Launching into Machine Learning
Earned Aug 11, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning
Earned Aug 9, 2024 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Aug 4, 2024 EDT
[DEPRECATED] Enterprise Database Migration
Earned Jul 7, 2024 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned Jun 24, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jun 23, 2024 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Jun 15, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jun 12, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jun 11, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Jun 11, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Jun 11, 2024 EDT
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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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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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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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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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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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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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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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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「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「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。
Learn more
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。
Learn more
使用生成式 AI 為使用者提供更好的搜尋流程，強化網站的瀏覽體驗。在本課程中，您會瞭解如何使用 Vertex AI Search，讓網站使用者能享有生成式搜尋體驗，進一步發掘網站內容。身為網站編輯，您也會學習如何使用生成式 AI 輸出建議，迅速有效地翻譯及調整內容。
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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「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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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助工程師透過 Google Cloud 管理基礎架構。您將學到如何透過提示讓 Gemini 尋找和瞭解應用程式記錄檔、建立 GKE 叢集，以及研究如何打造建構環境。在實作研究室中，您也會瞭解 Gemini 如何改良開發運作的工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，是我們新一代的模型。
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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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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助網路工程師建立、更新及維護虛擬私有雲網路。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為網路工作提供指引，獲得比搜尋結果更具體的資訊。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何簡化 Google Cloud 虛擬私有雲網路的作業。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 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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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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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程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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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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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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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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本課程會說明如何使用 Google 可攜式 UI 工具包 Flutter 來開發應用程式，並將應用程式與 Google 生成式 AI 模型系列 Gemini 整合。您也會用到 Vertex AI Agent Builder，此為建構及管理 AI 代理和應用程式的 Google 平台。
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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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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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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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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 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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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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In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.
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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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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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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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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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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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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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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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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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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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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing.
The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.
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This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models.
The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.
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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 is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services.
This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
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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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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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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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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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