Every day, millions of apps depend on fast data reads, stable networks, and reliable backend logic to keep users connected. Delivering that experience starts with strong development and foundational skills. In this challenge, you’ll level up through ACE App Dev labs, write to Firestore using Python and TypeScript, and build confidence with essential Linux commands. You’ll also strengthen your networking basics. These labs give you the core abilities every cloud developer needs—clean app logic, solid network understanding, and command-line fluency.
完成「找出並保護生態系統中的敏感資料」 技能徽章中階課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention (DLP) API) 來探索、檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 生態系統的敏感資料，包括 Cloud Storage 檔案、BigQuery 資料和生成式 AI 模型回覆。
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完成使用 NCC 連結雲端網路課程，即可獲得中級技能徽章。 在這堂課程中，您將學會如何使用 Network Connectivity Center 連結地端部署網路、雲端企業網路及混合型網路， 並透過 Google Cloud 上單一集中的中樞，以輪輻方式管理。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章，用於肯定您在 Google Cloud 產品與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中應用相關知識。完成這個技能徽章課程和結業評量挑戰實驗室，即可取得數位徽章並與他人分享成就。
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完成使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 防範及管理環境威脅、找出並修復應用程式安全漏洞，以及應對安全異常狀況。
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完成「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。
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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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 3 badge!
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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 4 badge!
Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for December Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the December Trivia Week 1 badge!
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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 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。
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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 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。
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若想獲得入門技能徽章，請完成「使用 Cloud Run 函式建構無伺服器應用程式」課程， 瞭解如何在 Google Cloud 控制台和指令列中 使用 Cloud Run functions。
完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程，即可獲得技能徽章。 在本課程中，您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴， 使用專屬資料集進行數據分析， 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後，即可在自家平台查詢， 並用自己的資料集補強。此外，也能使用圖表 工具，打造客戶專用的資訊主頁。
完成「開始使用 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「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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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 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。
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，可協助工程師透過 Google Cloud 管理基礎架構。您將學到如何透過提示讓 Gemini 尋找和瞭解應用程式記錄檔、建立 GKE 叢集，以及研究如何打造建構環境。在實作研究室中，您也會瞭解 Gemini 如何改良開發運作的工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，是我們新一代的模型。
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本課程介紹的 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 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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Every great app starts with a solid foundation—and that’s exactly what you’ll build here. Spin up VMs, deploy SQL Server, and move data with confidence. But it doesn't stop there. As threats loom and traffic spikes, you’ll step up—locking buckets, defending with Cloud Armor, and scanning for vulnerabilities. It’s your mission to launch fast, stay secure, and keep everything running smoothly—all while working towards an exclusive Google Cloud credential!
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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。
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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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「在 Vertex AI 使用 Gemini API 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。
完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
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完成「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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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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完成 在 Vertex AI 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Vertex AI 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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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。
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Dec 30, 2025 EST
透過 Google AI Studio 開發 AI 輔助原型
Earned Dec 30, 2025 EST
使用 Dataplex 建構資料網格
Earned Dec 30, 2025 EST
建立及管理 Bigtable 執行個體
Earned Dec 30, 2025 EST
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Dec 23, 2025 EST
Level 3: Cloud Development Essentials
Earned Dec 23, 2025 EST
使用 Chrome Enterprise Premium 安全功能保護雲端流量
Earned Dec 23, 2025 EST
找出並保護生態系統中的敏感資料
Earned Dec 23, 2025 EST
使用 NCC 連結雲端網路
Earned Dec 23, 2025 EST
使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞
Earned Dec 23, 2025 EST
強化 Gemini 模型功能
Earned Dec 23, 2025 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Dec 23, 2025 EST
在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Dec 23, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識
Earned Dec 22, 2025 EST
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Dec 22, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 3
Earned Dec 22, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 4
Earned Dec 22, 2025 EST
建立及管理 AlloyDB 執行個體
Earned Dec 22, 2025 EST
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned Dec 18, 2025 EST
部署多代理架構
Earned Dec 18, 2025 EST
開始使用 Dataplex
Earned Dec 18, 2025 EST
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 控制台
Earned Dec 18, 2025 EST
Google Skills Arcade Trivia December 2025 Week 1
Earned Dec 9, 2025 EST
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned Dec 8, 2025 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Dec 8, 2025 EST
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned Dec 8, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料
Earned Dec 8, 2025 EST
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式
Earned Dec 8, 2025 EST
使用 Cloud Run 函式建構無伺服器應用程式
Earned Dec 8, 2025 EST
使用 Firebase 開發無伺服器應用程式
Earned Dec 8, 2025 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料
Earned Dec 8, 2025 EST
建立 Google Cloud 網路
Earned Dec 4, 2025 EST
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery
Earned Dec 4, 2025 EST
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列
Earned Dec 4, 2025 EST
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊
Earned Dec 4, 2025 EST
開始使用 Sensitive Data Protection
Earned Dec 4, 2025 EST
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Nov 25, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道
Earned Nov 12, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Oct 7, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Oct 7, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Oct 7, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Oct 7, 2025 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Oct 7, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Oct 7, 2025 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Oct 7, 2025 EDT
使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Sep 30, 2025 EDT
使用 Gemini：DevOps 工程師
Earned Sep 27, 2025 EDT
使用 Gemini：網路工程師
Earned Sep 27, 2025 EDT
使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Sep 16, 2025 EDT
使用 Gemini：雲端架構師
Earned Sep 16, 2025 EDT
使用 Gemini：資安工程師
Earned Aug 5, 2025 EDT
使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Aug 5, 2025 EDT
Level 1: Core Infrastructure and Security
Earned Jul 28, 2025 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Jun 19, 2025 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Jun 16, 2025 EDT
注意力機制
Earned Jun 16, 2025 EDT
圖像生成簡介
Earned Jun 16, 2025 EDT
運用 Vertex AI 和 Flutter 打造生成式 AI 代理
Earned May 19, 2025 EDT
在 Vertex AI 使用 Gemini API 探索生成式 AI
Earned May 17, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned May 17, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned May 15, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式
Earned Apr 10, 2025 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Apr 3, 2024 EDT
在 Vertex AI 設計提示
Earned Apr 3, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Mar 26, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Mar 26, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Mar 26, 2024 EDT