25EU08R0120 - GADEWAR SOHAN
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Diamond League
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Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned Apr 13, 2026 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Apr 9, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Apr 9, 2026 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned Apr 9, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Apr 8, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性
Earned Apr 8, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構
Earned Apr 6, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Apr 6, 2026 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Feb 26, 2026 EST
Quiz: GDC Air-Gapped Security Operator Fundamentals
Earned Feb 26, 2026 EST
Security Command Center Fundamentals
Earned Feb 26, 2026 EST
使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Feb 25, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Feb 22, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Feb 19, 2026 EST
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Feb 18, 2026 EST
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式
Earned Feb 14, 2026 EST
生成式 AI：掌握幕後技術與環境
Earned Feb 13, 2026 EST
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned Feb 13, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned Feb 12, 2026 EST
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。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、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，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程：
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
本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值，以及如何獲得技能徽章，進一步展示您的 Google Cloud 技能。
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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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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「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。
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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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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
第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具，以及建構安全網路。
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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。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、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，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程：
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
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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。
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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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This quiz tests your GDC Air-Gapped Security Operator Fundamental knowledge.
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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.
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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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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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