Edidiong Aaron
Member since 2024
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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。
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。
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。
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外,您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法,以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。
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。
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。
「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。
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。
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。
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。
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。
完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程, 即可證明您具備下列技能:監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標,以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。
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。
完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程,即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
完成「設定 Google Cloud 網路」課程,即可獲得技能徽章。 您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 執行基本的網路工作,包括建立自訂網路、新增子網路防火牆規則,還有建立 VM 並測試 VM 之間的通訊延遲。
完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法,包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM,以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。
完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集,以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。
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。
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。
完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施:基礎知識 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料,以及建立私人 Kubernetes 叢集。
完成 使用 Firebase 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:使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容, 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。
完成「使用 Knowledge Catalog 建構資料網格」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:使用 Knowledge Catalog 建構資料網格, 以利在 Google Cloud 維護資料安全性,並協助治理和探索資料。您將練習並測試自己的技能,包括在 Knowledge Catalog 為資產加上標記、指派 IAM 角色,以及評估資料品質。
完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程,即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎, 涵蓋以下主題:在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構
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。
A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
Google Kubernetes Engine (GKE) is all about running and managing containerized applications without worrying too much about the underlying setup. In this adventure, you’ll get hands-on with how things actually work—managing workloads, debugging issues, and trying out autoscaling. You’ll also explore Autopilot, run load tests, and work with private clusters and network access. By the end, you’ll have a clearer sense of how GKE setups are put together and handled in practice.
完成運用 Gemini 分析多模態資料並推論技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能:使用 Gemini 2.0 Flash 分析文字、圖像、音訊 (以樂譜呈現) 和影片資料;以及依據這類複合型資訊,推導出結論及擷取洞察結果。
Holi is all about bringing different colors together — and that’s exactly what this challenge does with technology. You’ll package applications with Docker, manage deployments using Kubernetes Engine, secure access with IAM and VPN, and deploy apps on App Engine. You’ll also store data in Cloud Storage and explore how AI APIs can analyze, classify, and translate text. It’s a hands-on way to see how different cloud pieces come together to build something reliable, secure, and smart.
Developers using managed cloud services can reduce infrastructure management effort by up to 60%, allowing more time to focus on building features that matter. In this level, you’ll gain hands-on experience with Cloud SQL, containerized workloads, and cloud-native application development through the Arcade ACE App Dev series, helping you design, deploy, and manage scalable applications more efficiently.
Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
Getting started with cloud and data tools is all about building strong fundamentals. In this voyage, you’ll gain hands-on skills by working with Google Cloud APIs, Compute Engine, Cloud Storage, networking, and serverless services. You’ll also explore how to collect, validate, analyze, and visualize data using Google Sheets and Forms, while learning how to manage secure access with Vault policies. Together, these labs help you build confidence with core cloud services and everyday data workflows that support efficient, secure, and scalable solutions.
Pup and Kit’s World Cup journey highlights how the right skills quietly power great experiences. As they plan, adapt, and stay in sync using data, automation, and cloud-based tools, the story nudges you to step into their shoes and build those capabilities yourself. Each lab mirrors a moment from their adventure, encouraging you to explore, experiment, and strengthen skills that help you stay prepared, move faster, and make smarter choices-whatever the situation demands.
As Pup and Kit move through the city between matches—booking plans on the fly, exploring structures built to last, and navigating busy streets—the story reflects what it takes to keep systems running smoothly behind the scenes. From securing storage and shaping networks to improving performance, reliability, and cost efficiency, these labs echo the quiet work that makes flexibility possible. Along the way, hands-on challenges and quizzes sharpen decision-making, so when it’s time for the next big play, everything is ready to perform.
Over 70% of cloud professionals say hands-on practice is the most effective way to build real-world skills. In this adventure, you’ll develop hands-on skills across data analytics, automation, security, networking, and application deployment using Google Cloud and Workspace tools. You’ll create dashboards and alerts in Looker, analyze security findings, work with AI-powered services, deploy CI/CD pipelines, and manage network access and traffic insights—strengthening your ability to design, monitor, and operate reliable, scalable cloud solutions.
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。
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。
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。
充分利用生成式 AI 的强大功能,打造智能的自动化智能体。完成本课程后,您将能够开发数据存储区智能体,该智能体可以自动从您的网站、文档或结构化数据中提取并合成信息,从而即时回答各类复杂问题。告别静态常见问题解答,您的新智能体将提供动态、准确的答案,甚至还会显示原始来源网址,而这一切只需通过简单快速的设置即可实现。
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。
Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.
Generative AI is quickly becoming a core part of modern cloud solutions. In this challenge, you’ll build applications using Gemini on Vertex AI for text embeddings, multimodal content generation, and text-to-image workflows, while also learning how to ingest data into BigQuery from Cloud Storage. You’ll then test your understanding through role-based Arcade quizzes designed for Workspace Administrators, Database Engineers, DevOps Engineers, and Digital Leaders—bringing together hands-on building and practical knowledge validation.
Over 80% of modern applications rely on event-driven architectures or real-time messaging to stay responsive at scale. In challenge, you’ll work with Pub/Sub to build event-driven systems, deploy workloads on Google Kubernetes Engine, manage authentication and dynamic secrets with Vault, and explore language processing using Cloud APIs. You’ll also build Flutter applications and work with Cloud Spanner, gaining hands-on experience across messaging, security, data, and application development.
歡迎來到「AI 基礎架構:網路技術」課程。本課程將說明如何運用 Google Cloud 的高頻寬、低延遲基礎架構,最佳化調整 AI 系統所有元件之間的資料傳輸和通訊。最後,您將掌握網路在整個 AI 管道 (從資料擷取、訓練到推論) 發揮的關鍵作用,並採取最佳做法,確保工作負載能以最高速度運作。
A new year brings a fresh opportunity to build consistency in how you learn and apply cloud skills. In this challenge, you’ll deploy applications using App Engine and Cloud Run Functions, work with Compute Engine instances, and manage data through Cloud Storage using both the console and CLI. You’ll also define fine-grained access with custom IAM roles, analyze logs, create alerts from logs-based metrics, and monitor workloads across multiple projects. Together, these labs help you begin the year by strengthening essential cloud operations skills and developing habits that support reliable, well-monitored applications.
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January 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 January Trivia Week 4 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January 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 January Trivia Week 3 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 2! 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 January Trivia Week 2 badge!
Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January 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 January Trivia Week 1 badge!
在本課程中,您將全面瞭解 Google Cloud 提供的儲存空間解決方案,專門用於 AI 和高效能運算 (HPC) 的工作負載。您將學習如何根據機器學習生命週期的各個階段,選擇合適的儲存空間;以及探索如何在訓練期間將 I/O 效能最佳化、管理準備資料所需的龐大資料集,以及用低延遲提供模型構件。透過實際例子和示範,您將掌握專業知識,得以設計穩健的儲存空間解決方案,並加快 AI 創新。
這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範,您會瞭解不同的部署策略,從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境,到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說,您會學到如何建立叢集及部署 GKE,以便執行推論工作。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
完成「在 Agent Platform 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。