Jens Müller
Member since 2020
部署多代理架構
Earned Aug 22, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多代理系統
Earned Aug 22, 2026 EDT
AI 基礎架構：部署類型
Earned Aug 22, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Feb 22, 2026 EST
透過直覺式程式開發和 MCP，建構智慧雲端應用程式
Earned Feb 22, 2026 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Feb 16, 2026 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Feb 2, 2026 EST
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned Feb 2, 2026 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Feb 2, 2026 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Feb 2, 2026 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Feb 2, 2026 EST
Discover Business Value for Customers
Earned Dec 30, 2025 EST
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Dec 7, 2025 EST
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned Dec 4, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Nov 26, 2025 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Nov 23, 2025 EST
MLOps with Agent Platform: Manage Features
Earned Nov 23, 2025 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Nov 23, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Nov 23, 2025 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Nov 17, 2025 EST
Machine Learning in the Enterprise
Earned Nov 9, 2025 EST
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned Oct 17, 2025 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Oct 11, 2025 EDT
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Oct 7, 2025 EDT
使用 BigQuery 進行機器學習
Earned Oct 7, 2025 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Oct 7, 2025 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Oct 6, 2025 EDT
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Oct 2, 2025 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Sep 26, 2025 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Sep 22, 2025 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned Mar 18, 2025 EDT
大型語言模型簡介
Earned Mar 7, 2024 EST
生成式 AI 簡介
Earned Mar 7, 2024 EST
Vertex AI
Earned Jul 5, 2023 EDT
Cloud Hero DocAI
Earned Jul 2, 2023 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned Jul 2, 2023 EDT
BigQuery for Data Analysis II
Earned Jun 26, 2023 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned Jun 20, 2023 EDT
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos
Earned Apr 21, 2023 EDT
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud
Earned Apr 19, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化
Earned Apr 16, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned Apr 13, 2023 EDT
設定 Google Cloud 網路
Earned Apr 11, 2023 EDT
DEPRECATED Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability
Earned Apr 2, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned Apr 1, 2023 EDT
雲端架構：設計、實作與管理
Earned Mar 23, 2023 EDT
可靠的 Google Cloud 基礎架構：設計與程序
Earned Mar 22, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned Mar 12, 2023 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned May 16, 2022 EDT
Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure 4.1
Earned May 5, 2022 EDT
DEPRECATED Exploring APIs
Earned May 4, 2022 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
Earned May 1, 2022 EDT
建立 Google Cloud 網路
Earned Apr 26, 2022 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned Apr 26, 2022 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化
Earned Apr 24, 2022 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned Apr 21, 2022 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - 繁體中文
Earned Apr 14, 2022 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識
Earned Apr 8, 2022 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：核心服務
Earned Apr 3, 2022 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned Mar 28, 2022 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals
Earned Mar 25, 2022 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Mar 16, 2022 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念
Earned Mar 16, 2022 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned Mar 11, 2022 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Sep 23, 2020 EDT
基本概念：基礎架構
Earned Sep 9, 2020 EDT
Google Cloud 必備知識
Earned Sep 3, 2020 EDT
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。
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本課程說明如何使用 Google Agent Development Kit 建構複雜的多代理系統。您將建構配備工具的虛擬服務專員，並透過從屬關係和流程定義互動方式。您將在本機執行代理，並部署至 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent Runtime，將其做為代管代理流程執行；Agent Runtime 則處理基礎架構決策和資源調度作業。請注意，這些實驗室是根據這項產品的預先發布版製成。我們會進行維護更新，因此這些研究室將可能出現延遲。
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這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範，您會瞭解不同的部署策略，從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境，到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說，您會學到如何建立叢集及部署 GKE，以便執行推論工作。
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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「透過直覺式程式開發和 MCP，建構智慧雲端應用程式」課程，即可獲得技能徽章。在本課程中，您將學會如何利用 Google AI 程式設計助理和 MCP 伺服器的強大功能。
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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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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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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.
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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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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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The course aims to train Google technical sales partners on the business value discovery process using proprietary content.
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大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？
本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。
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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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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production.
Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
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This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing.
The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.
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完成「在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。
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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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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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不想花費大把時間，想在幾分鐘內只靠 SQL，就建立好機器學習模型嗎？透過 BigQuery ML，資料分析師可以運用現有的 SQL 工具和技巧，建立、訓練、評估模型， 並使用模型進行預測，降低機器學習的使用門檻。在 本系列的實驗室，您會測試不同類型的模型，瞭解 優良模型應具備的條件。
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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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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。
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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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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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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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Welcome Gamers! Learn Google Cloud's Vertex AI, all while having fun! Vertex AI is Google Cloud's unified ML platform for solving your tough business problems. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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In this game you will create and use document processors using the Document AI API, automatically extract information from digitally scanned paper forms, use the Document AI API with Python to create various processors, and create an end-to-end document processing pipeline.
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Welcome Gamers! Add context to your virtual agent, add a phone gateway to allow users to call into your virtual agent, all while having fun! Use Dialogflow to create a conversational interface and design the end-user's intention. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
Learn more
Welcome Gamers! Test your skills and learn BigQuery, all while having fun!
You will compete to see who can finish the game with the highest score.
Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points
for speed!
Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points.
All players will be awarded the game badge.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
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This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based
service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management,
and service-level security.
This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with
Anthos series. After completing this course, learners should continue to the
Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course.
Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a
prerequisite for this course.
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In this self-paced training course, participants learn mitigations for attacks at many points in a Google Cloud-based infrastructure, including Distributed Denial-of-Service attacks, phishing attacks, and threats involving content classification and use. They also learn about the Security Command Center, cloud logging and audit logging, and using Forseti to view overall compliance with your organization's security policies.
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完成 Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立及管理多租戶叢集、依據命名空間監控資源使用量、 設定自動調度叢集和 Pod 資源以提升效能、設定負載平衡以最佳化 資源分配，以及導入有效性和完備性探測，確保應用程式維持健康並符合成本效益。
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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
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完成「設定 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。 您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 執行基本的網路工作，包括建立自訂網路、新增子網路防火牆規則，還有建立 VM 並測試 VM 之間的通訊延遲。
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Service level indicators (SLIs) and service level objectives (SLOs) are fundamental tools for measuring and managing reliability. In this course, students learn approaches for devising appropriate SLIs and SLOs and managing reliability through the use of an error budget.
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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
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完成 雲端架構：設計、實作與管理 課程即可獲得 技能徽章，證明您具備下列技能： 使用 Apache 網路伺服器部署可公開存取的網站、使用開機指令碼設定 Compute Engine VM、 使用 Windows 防禦主機和防火牆規則設定安全的 RDP、建構 Docker 映像檔並部署至 Kubernetes 叢集，然後進行更新，以及建立 Cloud SQL 執行個體並匯入 MySQL 資料庫。 這個技能徽章課程是絕佳的 資源，可讓您瞭解Google Cloud 認證專業雲端架構師認證測驗涵蓋的主題。
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這堂課程可讓參加人員瞭解如何使用確實有效的設計模式，在 Google Cloud 中打造相當可靠且效率卓越的解決方案。這堂課程接續了「設定 Google Compute Engine 架構」或「設定 Google Kubernetes Engine 架構」課程的內容，並假設參加人員曾實際運用上述任一課程涵蓋的技術。這堂課程結合了簡報、設計活動和實作研究室，可讓參加人員瞭解如何定義業務和技術需求，並在兩者之間取得平衡，設計出相當可靠、可用性高、安全又符合成本效益的 Google Cloud 部署項目。
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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端)，以及將 Terraform 程式碼模組化，以利重複使用和管理。
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This class provides an overview of Google Cloud Platform services. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn the value of Google Cloud Platform and how its services work together. Participants also get foundational skills in how to use GCP.
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Google Cloud Application Programming Interfaces are the mechanism to interact with Google Cloud Services programmatically. This quest will give you hands-on practice with a variety of GCP APIs, which you will learn through working with Google’s APIs Explorer, a tool that allows you to browse APIs and run their methods interactively. By learning how to transfer data between Cloud Storage buckets, deploy Compute Engine instances, configure Dataproc clusters and much more, Exploring APIs will show you how powerful APIs are and why they are used almost exclusively by proficient GCP users. Enroll in this quest today.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化，以及代管服務。
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完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 設定及建構 Docker 容器映像檔、建立及管理 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集、運用 kubectl 有效 管理叢集，以及運用強大的持續推送軟體更新做法來部署 Kubernetes 應用程式。
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在 「Google Kubernetes Engine 架構：基礎知識」的課程中，您將復習 Google Cloud 的配置和原則，接著是建立和管理軟體容器簡介和 Kubernetes 架構簡介。
這是 Google Kubernetes Engine 架構系列中的第一項課程。完成此課程後，請註冊 Google Kubernetes Engine 架構：工作負載課程。
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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。
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外，這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案，包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單，以及資源監控功能。
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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。
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Networking in Google cloud is a 6 part course series. Welcome to the first course of our six part course series, Networking in Google Cloud: Fundamentals.
This course provides a comprehensive overview of core networking concepts, including networking fundamentals, virtual private clouds (VPCs), and the sharing of VPC networks. Additionally, the course covers network logging and monitoring techniques.
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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。
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外，您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法，以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。
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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。
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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。
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如果您是剛起步的雲端開發人員， 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗，歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室， 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務，例如： Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。
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在這堂入門課程，您將實際練習使用 Google Cloud 的基礎工具和服務。本課程包含可選擇觀賞的影片， 針對實驗室涵蓋的概念提供更多背景資訊，協助您複習。「Google Cloud 必備知識」 是適合 Google Cloud 學員的第一堂課， 即使您尚未學習或不熟悉雲端知識， 也能從這堂課獲得實務經驗，並應用於第一項 Google Cloud 專案。不管是撰寫 Cloud Shell 指令 和部署第一部虛擬機器，還是在 Kubernetes Engine 或透過負載平衡執行應用程式， 「Google Cloud 必備知識」都是認識平台基本功能的最佳入門資源。
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