Harshit Dwivedi
Member since 2023
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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。
完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程,證明您具備以下技能: 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具,以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。
完成「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程,即可獲得技能徽章。 在此課程中,您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery,並以串流方式傳送 資料進行分析。
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。
完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程,即可證明您具備下列技能: 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表, 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。
完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施:基礎知識 技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料,以及建立私人 Kubernetes 叢集。
完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程,即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源,協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。
完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器, 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力,包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型,以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案,瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。
本課程介紹 AI 代理的基礎知識,並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎,協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。
瞭解 AI 代理的概念,探索代理如何藉由自主行動及推論解決複雜問題。您將瞭解代理如何透過模型、工具和調度管理程序等技術架構,助您學習、規劃和實現目標。
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式,獲得技能徽章!將各種資料來源連接到您的應用程式,建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能,進行重點分析。
只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程,就能獲得技能徽章。 在本課程中,您將學會如何使用以下技術的基本功能,建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構:Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
「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。
「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。
「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。
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。
「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。
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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