Peter Loleit
Member since 2025
Gold League
42358 points
Vector Search 和嵌入
Earned Oct 1, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Aug 19, 2025 EDT
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Aug 16, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Aug 16, 2025 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Aug 15, 2025 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Aug 15, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini Gems 生成給高階主管的摘要
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：運用 AI 強化高階主管的社群影響力
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：無程式碼試算表和指令碼
Earned Aug 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 圖片轉試算表妙招
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：找出策略漏洞
Earned Aug 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用自訂提示詞打造個人化體驗
Earned Aug 13, 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 Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧
Earned Aug 13, 2025 EDT
AI Boost Bites：使用 Gemini 輕鬆生成內容
Earned Aug 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned Aug 13, 2025 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源
Earned Aug 12, 2025 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性
Earned Aug 12, 2025 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式
Earned Aug 12, 2025 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Aug 11, 2025 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Aug 11, 2025 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Aug 11, 2025 EDT
AI 基礎架構：Cloud TPU
Earned Aug 10, 2025 EDT
AI 基礎架構：Cloud GPU
Earned Aug 10, 2025 EDT
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介
Earned Aug 10, 2025 EDT
透過 BigQuery 機器學習執行推論作業
Earned Aug 3, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Aug 1, 2025 EDT
使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Aug 1, 2025 EDT
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
Earned Aug 1, 2025 EDT
在 BigQuery 使用 Gemini 模型
Earned Aug 1, 2025 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Jul 21, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jul 21, 2025 EDT
Google Cloud 資料分析功能簡介
Earned Jul 21, 2025 EDT
圖像生成簡介
Earned Jul 19, 2025 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Jul 19, 2025 EDT
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
Earned Jul 19, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini 簡報摘要
Earned Jul 18, 2025 EDT
AI Boost Bites：Gemini Gems - 最佳行銷幫手
Earned Jul 18, 2025 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Jul 18, 2025 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Jul 18, 2025 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Jul 18, 2025 EDT
注意力機制
Earned Jul 18, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jul 17, 2025 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Jul 17, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Jul 17, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Jul 17, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Jul 17, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Jul 17, 2025 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jul 17, 2025 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jul 14, 2025 EDT
大型語言模型簡介
Earned Jul 14, 2025 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Jul 14, 2025 EDT
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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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 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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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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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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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 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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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。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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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。
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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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。
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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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。
這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。
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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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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。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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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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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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本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。
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本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。
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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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這是 Google Cloud 資料分析專業證書五堂課程中的第一堂。在本課程中，您將瞭解雲端資料分析領域的定義，並說明雲端資料分析師在資料擷取、儲存、處理和視覺化方面的角色與職責。您將瞭解 BigQuery 和 Cloud Storage 等 Google Cloud 工具的架構，以及如何運用這些工具有效組織、呈現及彙整資料。
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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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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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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
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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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「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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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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