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Sudhanshu Gaikwad

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Gold League

16295 points
在 Agent Platform 探索生成式 AI Earned Jun 3, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術:可解釋性與透明度 Earned May 17, 2025 EDT
開發人員的負責任 AI 技術:公平性與偏誤 Earned May 17, 2025 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式 Earned May 17, 2025 EDT
大型語言模型簡介 Earned May 14, 2025 EDT
AI 世界的安全防護簡介 Earned May 8, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI:模型評估 Earned May 8, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用:建構 AI 應用程式 Earned May 8, 2025 EDT
在 Agent Platform 設計提示 Earned May 8, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned May 4, 2025 EDT

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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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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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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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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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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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 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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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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