We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Gajarao Meghana Sri Sai Satya Sri
Member since 2023
Gold League
55145 points
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Sep 19, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Sep 19, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Sep 19, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Sep 19, 2024 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Sep 19, 2024 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Sep 19, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Sep 18, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Sep 18, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Sep 18, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Sep 18, 2024 EDT
注意力機制
Earned Sep 18, 2024 EDT
圖像生成簡介
Earned Sep 18, 2024 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：DevOps 工程師
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：網路工程師
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Sep 18, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Sep 18, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Aug 27, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Aug 27, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Aug 22, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Aug 22, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Aug 22, 2024 EDT
Qwiklabs Trivia August 2023
Earned Aug 28, 2023 EDT
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式
Earned Aug 18, 2023 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Aug 18, 2023 EDT
在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程
Earned Aug 18, 2023 EDT
在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊
Earned Aug 17, 2023 EDT
使用 Apps Script 及 AppSheet 進行開發作業
Earned Aug 17, 2023 EDT
實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流
Earned Aug 17, 2023 EDT
使用 AppSheet 建構應用程式
Earned Aug 17, 2023 EDT
Level 3: GenAI
Earned Aug 16, 2023 EDT
Level 2: Apps Script and Networks
Earned Aug 15, 2023 EDT
使用 API Gateway 部署及保護無伺服器 API
Earned Aug 14, 2023 EDT
使用 Apps Script 整合 BigQuery 資料與 Google Workspace
Earned Aug 12, 2023 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Aug 12, 2023 EDT
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色
Earned Aug 12, 2023 EDT
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery
Earned Aug 11, 2023 EDT
Level 1: BigQuery ML, Cloud Architecture and Devops Skills
Earned Aug 11, 2023 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Aug 10, 2023 EDT
使用 Dataplex 整理及管理資料
Earned Aug 10, 2023 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Aug 6, 2023 EDT
實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案
Earned Aug 1, 2023 EDT
搭配使用 API 和 Cloud Storage
Earned Jul 30, 2023 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Jul 30, 2023 EDT
使用 Google Cloud Speech API
Earned Jul 30, 2023 EDT
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案
Earned Jul 30, 2023 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Jul 30, 2023 EDT
Google Cloud 監控工具
Earned Jul 30, 2023 EDT
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊
Earned Jul 29, 2023 EDT
監控及管理 Google Cloud 資源
Earned Jul 29, 2023 EDT
保護 Lakehouse 資料
Earned Jul 29, 2023 EDT
充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料
Earned Jul 29, 2023 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Jul 29, 2023 EDT
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection
Earned Jul 28, 2023 EDT
DEPRECATED Networking Fundamentals on Google Cloud
Earned Jul 28, 2023 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned Jul 28, 2023 EDT
Google Cloud Compute 基本操作
Earned Jul 28, 2023 EDT
在 Google App Engine 上部署及管理應用程式
Earned Jul 28, 2023 EDT
Qwiklabs Trivia July 2023
Earned Jul 27, 2023 EDT
Level 2: Data Deep Dive
Earned Jul 26, 2023 EDT
Level 1: AppDev and Infrastructure
Earned Jul 26, 2023 EDT
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。
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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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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。
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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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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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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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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 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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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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Welcome to Qwiklabs Trivia for August! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the August badge.
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完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程，即可獲得入門技能徽章。在這個課程，您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列，使用 Cloud Run functions。 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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完成 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。
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完成 在 Google Cloud 實作 DevOps 工作流程 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立與管理 Git 存放區、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 發布、管理和調度 Deployment， 以及建立 CI/CD 管道，自動建構容器映像檔與執行 GKE 部署作業。
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完成「在 Cloud Storage 建立串流資料湖泊」任務，即可獲得技能徽章。 本課程中，您將綜合運用 Pub/Sub、Dataflow 和 Cloud Storage， 在 Google Cloud 建立串流資料湖泊。
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完成使用 Apps Script 及 AppSheet 進行開發作業技能徽章課程，即可獲得技能徽章， 瞭解如何建構聊天機器人，以及如何使用在任何文件中使用指令碼編輯器。
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完成「實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流」任務，即可獲得 技能徽章。 技能徽章課程，您將瞭解如何透過 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、 如何使用 Cloud Scheduler 工作節省心力，並透過 Pub/Sub Lite 節省擷取大量事件 的費用。
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完成使用 AppSheet 建構應用程式課程，即可獲得技能徽章 ，瞭解如何使用 AppSheet 建構、設定及發布應用程式。
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Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!
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For organisations to thrive in the digital world, it is important for them to have secured networks to protect sensitive data, prevent cyber threats and maintain customer trust. Learn the principles of network design, security and management and integrating BigQuery Data and Google Workspace using Apps Script. Gain hands-on experience with labs carefully designed to nurture and assess your tech skills and set you on a course to earn your first Google Cloud credential.
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完成「使用 API Gateway 部署及保護無伺服器 API」課程，即可獲得技能徽章。 本課程將說明如何使用 API Gateway，透過全代管閘道部署、保護及管理 API。
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完成「使用 Apps Script 整合 BigQuery 資料與 Google Workspace」技能徽章入門課程，即可證明您瞭解如何透過 AppSheet 將 Workspace 產品連結至 BigQuery。
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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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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。
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完成「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程，即可獲得技能徽章。 在此課程中，您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery，並以串流方式傳送 資料進行分析。
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The world around us is changing and mastering future-driven technologies is the key to success. We want you to get started by learning a little of everything! Discover machine learning in data analysis, build scalable cloud solutions and accelerate software development that will shape the future. The possibilities in the Arcade are endless and all of those will lead you towards earning your first Google Cloud Credential. No prior experience required.
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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。
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完成「使用 Dataplex 整理及管理資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：建立 Dataplex 資產、建立切面類型，以及將切面套用至 Dataplex 中的項目。 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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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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若想獲得技能徽章，請完成實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 技能徽章課程，您將在此瞭解如何建立 Cloud Storage bucket、 如何使用 Cloud Storage 指令列，以及如何在區塊中使用值區鎖定功能保護物件。
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完成「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源，包括 Cloud Storage API。
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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。
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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。
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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。
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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「Google Cloud 監控工具」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Cloud Monitoring 工具監控 Google Cloud 資源。
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完成「在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 保護及設定 Cloud Storage bucket、使用 Gemini 生成文字、管理 IAM 存取控管機制，以及建立 Knowledge Catalog 湖泊來治理資料。
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完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：授予及撤銷 IAM 權限； 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式；建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。
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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog，建立並保護 Lakehouse 資料表。
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完成「充實中繼資料及發掘 Lakehouse 資料」技能徽章課程，即可證明您具備 BigQuery、 Lakehouse 和 Knowledge Catalog 的相關技能。您會建立 Lakehouse 資料表，並充實中繼資料管理和資料表資料探索功能。
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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。
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完成 在 Google Cloud 實作 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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Earn a skill badge by completing the Networking Fundamentals on Google Cloud quest, where you learn how to work with VPC networks and load balancers on Google Cloud. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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完成「Google Cloud Compute 基本操作」任務， 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器，即可獲得技能徽章。
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完成「在 Google App Engine 上部署及管理應用程式」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明如何搭配 Python、Go 和 PHP 使用 App Engine。
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Welcome to Qwiklabs Trivia for July! Each week, we will release a new set of questions to test your knowledge. You will have opportunities to play throughout the month. Give your career a boost with hands-on experience on GCP and partner services and earn the July badge.
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The demand for data skills is growing rapidly, and we want you to get ahead! According to a report by the McKinsey Global Institute, the demand for data scientists and analysts is expected to grow by 150% by 2025. There are a lot of different aspects to any data role, so it's important to start with the basics - and we’ve got you covered. Learn how to tap into ML APIs, dive into your first data lake, and learn how the experts think about securing data. No experience required.
Learn more
Demand for cloud-skilled workers is rising. According to a report by Indeed, cloud computing jobs are expected to grow by 22% over the next five years, much faster than the average for all occupations. Play now to get hands-on experience building with Google Cloud's powerful coding and infrastructure management tools. Each lab teaches and tests your growing tech skills, and sets you on the path to your first Google Cloud credential.
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