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Apply your skills in Google Cloud console

Palak Choudhary

成为会员时间：2025

钻石联赛

13992 积分
AI 代理基礎知識 Earned Jan 27, 2026 EST
在 Vertex AI 設計提示 Earned Jan 27, 2026 EST
AI 基礎架構：網路技術 Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基礎架構：儲存空間選項 Earned Jan 24, 2026 EST
AI Infrastructure: Deployment Types Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基礎架構：Cloud TPU Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基礎架構：Cloud GPU Earned Jan 24, 2026 EST
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介 Earned Jan 24, 2026 EST
Conversational AI and its Engagement Framework Earned Jan 15, 2026 EST
Unleash Team Potential: Assess Learning Needs Using GenAI Earned Jan 15, 2026 EST
Agent Assist and its Gen AI Capabilities Earned Jan 15, 2026 EST
AI 世界的安全防護簡介 Earned Jan 15, 2026 EST
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned Jan 15, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估 Earned Jan 15, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Jan 15, 2026 EST
生成式 AI 在醫療照護領域的應用 Earned Jan 15, 2026 EST
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned Jan 14, 2026 EST
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned Jan 14, 2026 EST
使用 Gemini：端對端 SDLC Earned Jan 6, 2026 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Jan 6, 2026 EST
負責任的 AI 技術簡介 Earned Jan 6, 2026 EST
大型語言模型簡介 Earned Jan 6, 2026 EST
生成式 AI 簡介 Earned Jan 6, 2026 EST

AI 代理是超越傳統大型語言模型 (LLM) 的重大轉變，這類服務不僅可以生成以文字為基礎的解決方案，還能自主加以執行。本課程介紹 AI 代理的基礎知識、與 LLM API 的差異，以及在實際應用上帶來的價值。本課程內容奠基於 Google 的代理白皮書，介紹實際編寫代理程式碼之前所需的理論基礎，非常適合有意透過目標導向自主行為 (不僅限於文字生成) 來理解 AI 系統的開發人員、架構師和技術決策者。加入社群論壇，提出問題並參與討論。

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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。

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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。

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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。

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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

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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。

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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。

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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。

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Transform your understanding of customer service with this course on the Customer Engagement Suite (CES) and its powerful generative AI capabilities. You'll start by tracing the journey of contact centers, understanding how they've evolved and where gen AI is propelling them next. Then, you'll gain a deep understanding of the core building blocks within the CES solution, seeing how each component contributes to delivering exceptional customer experiences. The course concludes by exploring the robust business case for CES, along with practical use cases and the various user personas that benefit from this innovative solution.

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Unleash Team Potential: Assess Learning Needs Using GenAI offers practical guidance on using generative AI to perform skill assessment and career development recommendations, thus empowering leaders to elevate team performance, foster talent growth, and bridge skill gaps to achieve success.

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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.

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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 video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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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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本課程專為專業醫護人員設計，深入淺出地介紹人工智慧的最新突破：生成式 AI，以及這項技術的推手：大型語言模型 (LLM)。您將瞭解生成式 AI 在醫療照護領域的實際應用，並掌握訣竅，針對特定目標撰寫有效的提示詞。

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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 Generative 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,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?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,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 Generative 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,以及各種資料類型如何協助生成式 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 應對基礎 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 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。

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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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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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