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SRI SRAVYA SUBBALAKSHMI YELLAVAJHALA
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Diamond League
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生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Aug 4, 2026 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Aug 4, 2026 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Aug 4, 2026 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Aug 4, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Aug 4, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程
Earned Jul 13, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Jul 3, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造 AI 代理
Earned Jul 3, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式
Earned Jul 3, 2026 EDT
企業 AI 代理與用途
Earned Jul 3, 2026 EDT
AI 代理基礎知識
Earned Jul 3, 2026 EDT
AI 代理簡介
Earned Jul 3, 2026 EDT
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Jun 27, 2026 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Jun 27, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Jun 19, 2026 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jun 15, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jun 15, 2026 EDT
「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。
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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Gen AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式，以及與周遭世界的互動模式。身為領導者，您要如何駕馭其強大的功能，創造實際的業務成果？在本課程中，您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品與服務，以及選擇解決方案時應考量的因素。
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生成式 AI：瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中，您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異，以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題，進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略，以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程，沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識，探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念，這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項，協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
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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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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。
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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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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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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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本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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人工智慧 (AI) 帶來轉型可能，但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略，可幫助相關領域的領導者，在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架，主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循，並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例，帶您探索如何實際應用這些策略。
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本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則，同時介紹各項技術，在實務上找出公平性和偏誤，減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具，透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入負責任 AI 技術的最佳做法。
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
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本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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