We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Neelam Kaur
Member since 2023
Silver League
7238 points
Google Workspace 疑難排解
Earned Oct 1, 2026 EDT
Google Workspace 安全性
Earned Oct 1, 2026 EDT
Google Workspace 資料治理
Earned Oct 1, 2026 EDT
Google Workspace 核心服務
Earned Sep 18, 2026 EDT
Google Workspace 的使用者和資源管理功能
Earned Sep 18, 2026 EDT
GDC Platform Introduction
Earned Apr 27, 2026 EDT
AWS EC2 to Compute Engine
Earned Apr 24, 2026 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Nov 21, 2025 EST
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Oct 17, 2025 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Oct 17, 2025 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Oct 16, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Oct 16, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Oct 16, 2025 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jan 24, 2025 EST
編碼器-解碼器架構
Earned May 26, 2023 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned May 26, 2023 EDT
圖像生成簡介
Earned May 25, 2023 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned May 24, 2023 EDT
注意力機制
Earned May 24, 2023 EDT
大型語言模型簡介
Earned May 24, 2023 EDT
生成式 AI 簡介
Earned May 24, 2023 EDT
這堂課程會說明 Google Workspace 管理員如何解決常見的 Google Workspace 問題。學員會練習診斷及解決 Gmail、Google 日曆和雲端硬碟的問題，熟悉管理控制台的操作方式，分析稽核記錄來解決安全性問題，收集資訊並使用可用資源來解決及回報技術性問題。
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本課程說明如何保護 Google Workspace 環境。學員將導入高強度密碼政策和兩步驟驗證，控管使用者存取權，然後使用安全調查工具，主動找出並應對安全風險。接著，學員將管理第三方應用程式存取權和行動裝置，確保安全無虞。最後，學員將強制執行電子郵件安全性和法規遵循措施，保護機構資料。
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本課程可助您培養在 Google Workspace 環境管理資料的技能。首先，您會瞭解如何在 Gmail 和雲端硬碟，運用資料遺失防護規則防止資料外洩。接著，您將學習使用 Google 保管箱保留、保存及檢索資料。再來，我們會說明如何設定資料地區和匯出方式，以遵守法規要求。最後，您會學習運用標籤區分資料，更安全有條理地管理資料。
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本課程旨在讓學員全面瞭解 Google Workspace 核心服務。學員將瞭解如何啟用、停用及設定這些服務，包括 Gmail、日曆、雲端硬碟、Meet、Chat 和文件。接著，他們將學習如何部署及管理 Gemini，為使用者提供強大助力。最後，學員將瞭解 AppSheet 和 Apps Script 的應用實例，學習如何自動處理工作，並擴充 Google Workspace 應用程式的功能。
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本課程介紹 Google Workspace 的使用者和資源管理功能，學員將瞭解如何根據組織需求來設定組織單位、管理各類型的 Google 群組、培養有關管理 Google Workspace 網域設定的專業知識，最後學會如何最佳化及整理 Google Workspace 環境內的資源。
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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Migration from AWS EC2 to Google Cloud Compute Engine using Migrate to Virtual Machines (v5) using demo VM(s). It provides a proof-of-concept that walks you through the process of replicating a VM to doing test cutover and final cutover of the VM.
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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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「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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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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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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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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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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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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