Charunthon Limseelo
Member since 2022
Google Cloud 監控工具
Earned Mar 24, 2026 EDT
使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞
Earned Mar 24, 2026 EDT
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes
Earned Mar 24, 2026 EDT
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式
Earned Mar 24, 2026 EDT
Agent Assist 及其生成式 AI 功能
Earned Mar 24, 2026 EDT
在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式
Earned Mar 23, 2026 EDT
使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式
Earned Mar 23, 2026 EDT
搭配使用 API 和 Cloud Storage
Earned Mar 23, 2026 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態
Earned Mar 23, 2026 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識
Earned Mar 23, 2026 EDT
為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色
Earned Mar 23, 2026 EDT
運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋
Earned Mar 23, 2026 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Mar 23, 2026 EDT
使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式
Earned Mar 23, 2026 EDT
強化 Gemini 模型功能
Earned Mar 23, 2026 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned Mar 23, 2026 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Mar 23, 2026 EDT
運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業
Earned Mar 23, 2026 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Mar 23, 2026 EDT
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Mar 23, 2026 EDT
依據生成式應對手冊建立代理
Earned Mar 23, 2026 EDT
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Mar 23, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Mar 23, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：網路工程師
Earned Mar 22, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：DevOps 工程師
Earned Mar 22, 2026 EDT
運用 Vertex AI 和 Flutter 打造生成式 AI 代理
Earned Mar 22, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Mar 22, 2026 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Mar 22, 2026 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Mar 22, 2026 EDT
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
Earned Mar 22, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Mar 21, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型 AI 代理
Earned Mar 21, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多代理系統
Earned Mar 21, 2026 EDT
使用企業資料庫建構 AI 代理
Earned Mar 20, 2026 EDT
使用 Document AI 大規模自動擷取資料
Earned Mar 19, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Mar 19, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Mar 17, 2025 EDT
在 Agent Platform 探索生成式 AI
Earned Mar 11, 2025 EDT
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案
Earned Mar 11, 2025 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Mar 9, 2025 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Mar 9, 2025 EDT
使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案
Earned Mar 9, 2025 EST
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式
Earned Mar 8, 2025 EST
Google Cloud Compute 基本操作
Earned Mar 8, 2025 EST
保護 Lakehouse 資料
Earned Mar 8, 2025 EST
安全推送軟體
Earned Mar 8, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection
Earned Mar 8, 2025 EST
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
Earned Mar 8, 2025 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery
Earned Mar 5, 2025 EST
在 BigQuery 使用 Gemini 模型
Earned Mar 5, 2025 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Mar 4, 2025 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Mar 4, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Mar 4, 2025 EST
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned Mar 4, 2025 EST
Workspace: Add-ons
Earned Mar 3, 2025 EST
Machine Learning in the Enterprise
Earned Mar 3, 2025 EST
Google Developer Essentials
Earned Feb 28, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Feb 27, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Jun 3, 2024 EDT
在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini
Earned Jun 3, 2024 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Jun 2, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Jun 2, 2024 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Jun 2, 2024 EDT
在 BigQuery 執行預測資料分析
Earned May 31, 2024 EDT
使用 Natural Language API 分析情緒
Earned May 31, 2024 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned May 31, 2024 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned May 31, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned May 31, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned May 30, 2024 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned May 30, 2024 EDT
機器學習簡介：語言處理
Earned May 29, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned May 29, 2024 EDT
完成「Google Cloud 監控工具」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：使用 Cloud Monitoring 工具監控 Google Cloud 資源。
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完成使用 Security Command Center 緩解威脅及修復安全漏洞技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 防範及管理環境威脅、找出並修復應用程式安全漏洞，以及應對安全異常狀況。
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完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯，以及運用技術持續推送軟體更新。
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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。
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充分利用生成式 AI 的强大功能，打造智能的自动化智能体。完成本课程后，您将能够开发数据存储区智能体，该智能体可以自动从您的网站、文档或结构化数据中提取并合成信息，从而即时回答各类复杂问题。告别静态常见问题解答，您的新智能体将提供动态、准确的答案，甚至还会显示原始来源网址，而这一切只需通过简单快速的设置即可实现。
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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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完成「使用 Cloud Run functions 建構無伺服器應用程式」課程，即可獲得入門技能徽章。在這個課程，您將學會如何透過 Google Cloud 控制台和指令列，使用 Cloud Run functions。 技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室， 即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。
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完成「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源，包括 Cloud Storage API。
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完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。
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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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完成「為 Google Cloud 設定服務帳戶和 IAM 角色」課程，即可獲得入門級技能徽章。這門課程會介紹服務帳戶、自訂角色，以及如何使用 gcloud 設定權限。
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完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列技能：使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline， 以及導入多模態向量搜尋。
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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「使用 Gemini Code Assist 開始開發應用程式」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 程式設計助理的強大功能。
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完成「強化 Gemini 模型功能」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 運用 Gemini 模型的進階功能 (包括生成與執行程式碼、建立基準、運用限制條件生成內容、 合成資料等)，打造更強大且精密的 AI 應用程式。
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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
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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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本課程適合各程度的開發人員，主要介紹 Gemini Code Assist 的核心功能與特色。這項 Google Cloud AI 輔助協作工具是應用程式開發的好幫手，提供程式碼智慧建議、自動補全、即時偵錯和重構輔助等實用功能。您將瞭解 Gemini Code Assist 如何大幅提升工作效率和程式碼品質，並助您省下寶貴時間，專心處理較具效益且更有趣的工作。
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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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本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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這堂課程會說明如何依據生成式應對手冊，建構 Conversational Agents 對話服務。您會先認識應對手冊並學習設定方式，接著瞭解測試的重要性，以及在正式環境部署時的考量重點，例如配額限制與整合功能。在課程最後，您會透過個案研究，掌握如何將應對手冊應用於生成式導引。
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這部影片說明如何使用 Gemini 和 Apps Script，在 Google Workspace 中自動執行手動工作。您將學習如何提示 Gemini 生成 Apps Script 程式碼，在 Google 試算表中針對未標示為「完成」的工作，自動草擬電子郵件提醒。即使幾乎沒有技術專業知識，也能自動化工作流程，省下時間處理更重要的工作，不必再手動後續追蹤。
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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 保護雲端環境和資源。您將學到如何將工作負載範例部署到 Google Cloud 中的環境，以及運用 Gemini 找出並修復安全性設定錯誤。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良雲端安全防護機制。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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，可協助網路工程師建立、更新及維護虛擬私有雲網路。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為網路工作提供指引，獲得比搜尋結果更具體的資訊。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何簡化 Google Cloud 虛擬私有雲網路的作業。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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，可協助工程師透過 Google Cloud 管理基礎架構。您將學到如何透過提示讓 Gemini 尋找和瞭解應用程式記錄檔、建立 GKE 叢集，以及研究如何打造建構環境。在實作研究室中，您也會瞭解 Gemini 如何改良開發運作的工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，是我們新一代的模型。
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本課程會說明如何使用 Google 可攜式 UI 工具包 Flutter 來開發應用程式，並將應用程式與 Google 生成式 AI 模型系列 Gemini 整合。您也會用到 Vertex AI Agent Builder，此為建構及管理 AI 代理和應用程式的 Google 平台。
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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，可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集，以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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，可協助開發人員透過 Google Cloud 建構應用程式。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為您解釋程式碼內容、推薦 Google Cloud 服務，以及生成應用程式的程式碼。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良應用程式的開發工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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這堂課程會介紹 AI 搜尋技術、工具和應用程式。主題涵蓋使用向量嵌入執行語意搜尋；結合語意和關鍵字做法的混合型搜尋機制；以及運用檢索增強生成 (RAG) 技術建構有基準的 AI 代理，盡可能減少 AI 幻覺。您可以實際使用 Vertex AI Vector Search，打造智慧型搜尋引擎。
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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
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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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本課程分成數個部分，適合想使用 Agent Development Kit (ADK) 建構智慧型代理的開發人員。課程內容結合實作經驗、核心概念和實際應用，完整說明如何使用 ADK。您也可以加入 Google Cloud 專家和同業人士社群，向其他人提問、一起找出解答，並和研發您日常所用產品的 Google 員工交流互動。
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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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運用 MCP Toolbox for Databases 建構可存取企業資料庫的 AI 代理。您將定義安全的資料庫互動工具，並實作智慧查詢功能 (運用向量嵌入和結構化查詢)。
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完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程，即可獲得入門級技能徽章。在本課程中，您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。
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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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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 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 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程，即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務， 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師，完成即可取得中階技能徽章。技能 徽章是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章， 用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度， 代表您已通過測驗，能在互動式實作環境應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室，就能獲得數位徽章， 並與親友分享。
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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
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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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完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章，了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。
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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「Google Cloud Compute 基本操作」任務， 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器，即可獲得技能徽章。
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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog，建立並保護 Lakehouse 資料表。
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完成安全推送軟體技能徽章中階課程，即可證明自己精通 DevSecOps 原則，能主動將安全機制融入軟體開發生命週期 (SDLC)。 您將瞭解如何運用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全部署容器映像檔、實作自動化安全漏洞掃描功能來主動找出風險，以及使用 Artifact Registry 簡化應用程式開發流程，同時兼顧安全性。此外，您還會學到如何整合 Cloud Build 來強化開發程序，以及實作許可控制政策，精細控管環境。
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完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。
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本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。
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The third course in this course series is Achieving Advanced Insights with BigQuery. Here we will build on your growing knowledge of SQL as we dive into advanced functions and how to break apart a complex query into manageable steps.
We will cover the internal architecture of BigQuery (column-based sharded storage) and advanced SQL topics like nested and repeated fields through the use of Arrays and Structs. Lastly we will dive into optimizing your queries for performance and how you can secure your data through authorized views.
After completing this course, enroll in the Applying Machine Learning to your Data with Google Cloud course.
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本課程將示範如何在 BigQuery 運用 AI/機器學行模型，以執行生成式 AI 任務。透過涉及顧客關係管理的應用實例，您將瞭解運用 Gemini 模型解決業務問題的工作流程。為了便於理解，本課程還提供了採用 SQL 查詢和 Python 筆記本的程式設計解決方案，指導您逐步操作。
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具，協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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This course demonstrates the power of integrating Google Cloud services and tools with Workspace applications - like using Node.js to build a survey bot, the Natural Language API to recognize sentiment in a Google Doc, and building a chat bot with Apps Script.
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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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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.
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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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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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這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini，讓您瞭解 Gemini API 及 Gemini 生成式 AI 模型，並學習如何透過程式碼存取 Gemini 模型。另外，您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示，測試模型的功能。
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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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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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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完成在 BigQuery 執行預測資料分析技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：可匯入 CSV 和 JSON 檔案，在 BigQuery 建立資料集； 可運用 BigQuery 的強大功能與複雜的 SQL 分析概念，包括使用 BigQuery ML 根據足球賽事資料訓練出預期進球模型，評估世界盃進球的精彩程度。
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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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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。
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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「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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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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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
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大家都知道，機器學習是發展最快的科技領域之一， 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API，凡是與機器學習相關的任務，幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室，實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用，學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析，並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
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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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