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moaksha mehta

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Diamond League

22680 points
生成式 AI 應用程式:徹底改變工作方式 Earned Jun 13, 2025 EDT
生成式 AI:掌握幕後技術與環境 Earned Jun 13, 2025 EDT
生成式 AI:瞭解基礎概念 Earned Jun 13, 2025 EDT
生成式 AI:不只是聊天機器人 Earned Jun 11, 2025 EDT
Google Workspace 疑難排解 Earned Jun 7, 2025 EDT
Google Workspace 安全性 Earned Jun 7, 2025 EDT
Google Workspace 資料治理 Earned Jun 5, 2025 EDT
Google Workspace 核心服務 Earned Jun 5, 2025 EDT
Google Workspace 的使用者和資源管理功能 Earned Jun 4, 2025 EDT
使用 Gemini:端對端 SDLC Earned Jun 3, 2025 EDT
AI 世界的安全防護簡介 Earned Jun 3, 2025 EDT
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned May 10, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件 Earned May 10, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術:公平性與偏誤 Earned May 4, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI:模型評估 Earned May 4, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned May 4, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用:建構 AI 應用程式 Earned May 4, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Apr 19, 2025 EDT
在 Agent Platform 設計提示 Earned Apr 17, 2025 EDT

「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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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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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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完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。

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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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本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則,同時介紹各項技術,在實務上找出公平性和偏誤,減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具,透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具,導入負責任 AI 技術的最佳做法。

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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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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用:建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:圖片辨識、自然語言處理、 使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片,以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。

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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 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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