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harshitha kothuru

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Diamond League

16170 points
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Jun 8, 2026 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jun 8, 2026 EDT
注意力機制 Earned Jun 8, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Jun 8, 2026 EDT
圖像生成簡介 Earned Jun 8, 2026 EDT
負責任的 AI 技術:透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Jun 8, 2026 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Jun 8, 2026 EDT
大型語言模型簡介 Earned Jun 8, 2026 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Jun 8, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 Earned Jun 5, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 Earned Jun 1, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 Earned May 31, 2026 EDT
全面整合:為成為 Cloud 資安分析師做好準備 Earned Sep 17, 2025 EDT
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作 Earned Sep 17, 2025 EDT
Cloud 安全風險:找出並防範威脅 Earned Sep 15, 2025 EDT
Cloud 安全風險管理策略 Earned Sep 8, 2025 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介 Earned Sep 4, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI:模型評估 Earned Jun 1, 2025 EDT

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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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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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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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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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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這是 Google Cloud 網路安全專業證書課程的第五門課,在本課程中,您將在互動式總結專案中,結合並應用雲端安全原則、風險管理、安全漏洞識別、事件管理和危機溝通等重要概念。此外,您還會完成履歷更新,並實際練習所有新學到的面試技巧,為應徵和面試這個領域的工作做好準備。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第四堂。本課程將著重於培養記錄、安全防護和快訊監控能力,以及攻擊防範技術。您將學到如何自訂威脅資訊、管理事件、處理危機溝通、進行根本原因分析,以及掌握事件應變和事後溝通的訣竅。您將學習如何使用 Google Cloud 工具找出入侵指標,並為業務永續性和災難復原做好準備。除了技術能力,您還需要持續更新履歷,並練習面試技巧。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第三堂。本課程將探討雲端環境中的身分管理和存取控管原則,涵蓋 AAA (驗證、授權和稽核)、憑證處理和憑證管理等重要元素。此外,您還會學到威脅與安全漏洞管理、雲端原生原則和資料保護措施等重要主題。您完成本課程後,將具備保護雲端資源和組織機密資訊所需的技能與知識。此外,您還能繼續使用跟職涯有關的資源,精進面試技巧,準備邁向職涯發展的下一步。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將介紹廣泛使用的雲端風險管理架構,探討安全領域、法規遵循生命週期,以及 HIPAA、NIST CSF 和 SOC 等業界標準。您將學會識別風險、實作安全控管措施、評估法規遵循情形,以及管理資料保護作業。此外,您還將實際操作 Google Cloud 和多雲端工具,瞭解如何因應風險和法規遵循需求。本課程也納入求職和面試準備技巧,提供全方位基礎知識,協助學員瞭解並有效應對雲端風險管理的複雜現況。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第一堂。本課程將介紹網路安全的必要基礎,包括安全防護生命週期、數位轉型和雲端運算的重要概念。您將瞭解初級雲端資安分析師用來自動執行工作的常見工具。

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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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