We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Rhitwik Prakash
Member since 2026
Silver League
1321 points
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Sep 3, 2026 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Sep 2, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Sep 2, 2026 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Sep 1, 2026 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Sep 1, 2026 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Aug 31, 2026 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Aug 31, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned Aug 30, 2026 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Aug 26, 2026 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Aug 26, 2026 EDT
大型語言模型簡介
Earned Aug 26, 2026 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Aug 25, 2026 EDT
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 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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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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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。
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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。
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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 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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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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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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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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