Santi Srimahachota
Member since 2024
Diamond League
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Member since 2024
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。
完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程,證明您具備以下技能: 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具,以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。
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。
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。
完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列技能:使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline, 以及導入多模態向量搜尋。
完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline; 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載, 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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。
完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型,並根據資料進行預測。
完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:可匯入 CSV 和 JSON 檔案,在 BigQuery 建立資料集; 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念,包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型,評估世界盃進球的精彩程度。
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。
This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
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。
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。
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。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式,以及不同的運算選項。
This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.
完成「保護 BigLake 資料」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:在 Dataplex 中使用 IAM、BigQuery、 BigLake 和 Data Catalog,建立並保護 BigLake 資料表。
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「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。
This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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。
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。
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。
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。
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。
完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程, 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用, 即可獲得技能徽章。
這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini 1.0 Pro 模型,讓您瞭解 Gemini API 及其生成式 AI 模型,並學習如何透過程式碼存取 Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.0 Pro Vision 模型。另外,您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示,測試模型的功能。
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
大家都知道,機器學習是發展最快的科技領域之一, 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API,凡是與機器學習相關的任務,幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室,實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用,學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析,並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
探索生成式 AI - Vertex AI 課程包含一系列實驗室,幫助您瞭解 如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。透過實驗室,您將瞭解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型,包括 text-bison、chat-bison、 和 textembedding-gecko。您也會瞭解提示設計、最佳做法、 以及這些模型如何用於構思、文字分類、文字擷取、文字 摘要等。您也會瞭解如何透過 Vertex AI 自訂訓練功能調整基礎模型, 並將模型部署至 Vertex AI 端點。