Muhammad Ahmad Mansoor
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AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧
Earned Jan 18, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned Jan 18, 2026 EST
AI Boost Bites：Gemini 圖片轉試算表妙招
Earned Jan 18, 2026 EST
AI Boost Bites：運用 AI 整理收件匣
Earned Jan 18, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace
Earned Jan 18, 2026 EST
AI Boost Bites：個人意見回饋代理
Earned Jan 18, 2026 EST
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Jan 18, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jan 18, 2026 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Sep 16, 2025 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Jan 24, 2025 EST
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned Jan 23, 2025 EST
生成式 AI 簡介
Earned Dec 26, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性
Earned Jan 28, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構
Earned Jan 15, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Jan 7, 2024 EST
Google 試算表內建 Gemini
Earned Jan 6, 2024 EST
Google 文件內建 Gemini
Earned Jan 6, 2024 EST
Gmail 內建 Gemini
Earned Jan 6, 2024 EST
Google Workspace with Gemini：AI 工作流程的基礎
Earned Jan 6, 2024 EST
建立圖像說明生成模型
Earned Jan 6, 2024 EST
Transformer 和 BERT 模型
Earned Jan 6, 2024 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Jan 6, 2024 EST
注意力機制
Earned Jan 6, 2024 EST
圖像生成簡介
Earned Jan 6, 2024 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Jan 6, 2024 EST
大型語言模型簡介
Earned Jan 6, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Jan 1, 2024 EST
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned Dec 31, 2023 EST
這部影片介紹提示工程的基本概念，協助您與 AI 有效互動。學習簡單的框架 (角色、任務、情境、格式)，撰寫清晰的提示詞，讓 Gemini in Google Workspace 更快提供更優質的結果。瞭解如何使用自然語言、具體說明需求，以及透過反覆調整來獲得最佳 AI 輔助。
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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這部影片將說明如何運用 Gemini 消除繁瑣的手動資料輸入作業。瞭解如何拍攝資料相片或螢幕截圖 (來自 PDF、紙本或圖片)，並提示 Gemini 立即將資料轉換為結構化的 Google 試算表。瞭解這個簡單的訣竅，省下無數轉錄資料的時間，讓 Gemini 成為您的個人資料輸入助理。只要拍照、輸入提示，然後匯出即可！
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這部影片說明如何使用 Gmail 內建 Gemini 歸納電子郵件重點、尋找資訊及草擬回覆，更有效率地管理收件匣。
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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.
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這部影片說明如何使用 Gemini Gem 建構個人化的「工作夥伴」代理，簡化基本意見回饋，讓會議更具策略性且更有效率。
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本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具，有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
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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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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
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完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。
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完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務， 瞭解 API 如何從文字判斷情緒， 即可獲得技能徽章。
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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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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程，即可獲得技能徽章。通過最終測驗，就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。
「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章，用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中，向其他人分享您的成果。
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本課程將說明如何使用 Google 試算表內建 Gemini，自動整理資料及處理複雜數字。瞭解如何從原始文字建立表格、使用自然語言自動填入資料、依需求生成原生試算表公式，以及快速擷取高階洞察資訊或製作圖表，完全不需要具備進階試算表專業知識。
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本課程將說明如何使用 Google 文件內建 Gemini 簡化寫作和內容創作流程。瞭解如何從頭撰寫文件、使用互動式工具調整寫作語氣和提升清晰度、總結複雜檔案，以及將長篇文字順暢轉換為結構化資產，供其他 Google Workspace 應用程式使用。
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本課程將說明如何使用 Gmail 內建 Gemini，提升電子郵件管理效率。瞭解如何直接在收件匣中總結冗長的討論串、使用自然語言擷取資訊、草擬專業回覆，以及制定溝通策略。
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客戶能透過 Gemini for Google Workspace 在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。本學習路徑會介紹 Gemini 的主要功能，並說明如何在 Google Workspace 善用這些功能，提高生產力和效率。
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本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分，例如編碼器和解碼器，以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時，您將能建立自己的圖像說明生成模型，並使用模型產生圖像說明文字。
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這堂課程將說明變換器架構，以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型，同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外，也會介紹 BERT 適用的各種任務，像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。
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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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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型，並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室，您將能探索從提示到正式環境的生命週期，同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio，在專案中發揮生成式 AI 的潛能。
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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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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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「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室， 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後，您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法，以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型， 並部署至 Agent Platform 中的端點。
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