Pranav Singh
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Cloud 運算中的安全性原則簡介
Earned Dec 16, 2025 EST
Cloud 安全風險管理策略
Earned Dec 16, 2025 EST
Cloud 安全風險：找出並防範威脅
Earned Dec 16, 2025 EST
全面整合：為成為 Cloud 資安分析師做好準備
Earned Dec 16, 2025 EST
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作
Earned Dec 16, 2025 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Aug 4, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Aug 4, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Aug 4, 2024 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Aug 4, 2024 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Aug 3, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Aug 3, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Aug 3, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Aug 3, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Aug 3, 2024 EDT
注意力機制
Earned Aug 3, 2024 EDT
圖像生成簡介
Earned Aug 3, 2024 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源
Earned Aug 2, 2024 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性
Earned Aug 2, 2024 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式
Earned Aug 2, 2024 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Aug 2, 2024 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Aug 2, 2024 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Aug 2, 2024 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
Earned Aug 1, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job
Earned Jul 31, 2024 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
Earned Jul 30, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management
Earned Jul 27, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
Earned Jul 27, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jun 9, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jun 9, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jun 9, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Jun 9, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Jun 9, 2024 EDT
這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第一堂。本課程將介紹網路安全的必要基礎，包括安全防護生命週期、數位轉型和雲端運算的重要概念。您將瞭解初級雲端資安分析師用來自動執行工作的常見工具。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將介紹廣泛使用的雲端風險管理架構，探討安全領域、法規遵循生命週期，以及 HIPAA、NIST CSF 和 SOC 等業界標準。您將學會識別風險、實作安全控管措施、評估法規遵循情形，以及管理資料保護作業。此外，您還將實際操作 Google Cloud 和多雲端工具，瞭解如何因應風險和法規遵循需求。本課程也納入求職和面試準備技巧，提供全方位基礎知識，協助學員瞭解並有效應對雲端風險管理的複雜現況。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第三堂。本課程將探討雲端環境中的身分管理和存取控管原則，涵蓋 AAA (驗證、授權和稽核)、憑證處理和憑證管理等重要元素。此外，您還會學到威脅與安全漏洞管理、雲端原生原則和資料保護措施等重要主題。您完成本課程後，將具備保護雲端資源和組織機密資訊所需的技能與知識。此外，您還能繼續使用跟職涯有關的資源，精進面試技巧，準備邁向職涯發展的下一步。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書課程的第五門課，在本課程中，您將在互動式總結專案中，結合並應用雲端安全原則、風險管理、安全漏洞識別、事件管理和危機溝通等重要概念。此外，您還會完成履歷更新，並實際練習所有新學到的面試技巧，為應徵和面試這個領域的工作做好準備。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第四堂。本課程將著重於培養記錄、安全防護和快訊監控能力，以及攻擊防範技術。您將學到如何自訂威脅資訊、管理事件、處理危機溝通、進行根本原因分析，以及掌握事件應變和事後溝通的訣竅。您將學習如何使用 Google Cloud 工具找出入侵指標，並為業務永續性和災難復原做好準備。除了技術能力，您還需要持續更新履歷，並練習面試技巧。
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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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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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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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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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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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各種規模的機構都開始運用雲端的強大功能和靈活性，徹底改變營運方式。不過，有效管理及擴充雲端資源可能是相當複雜的工作。本課程將探討在雲端中的現代營運、可靠性和韌性的基礎概念，以及 Google Cloud 如何協助您達成這些目標。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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組織將資料和應用程式遷移至雲端後，必須因應快速變化的安全性挑戰。本課程將探討雲端安全性的基礎知識、Google Cloud 融入安全考量設計的基礎架構價值，以及縱深防禦策略。此外，還會著重說明如何透過 AI 輔助作業和法規遵循工具，協助組織滿足嚴格的全球法規要求。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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許多傳統企業使用舊版系統和應用程式，無法滿足現今客戶的期望。企業主管經常需要在維護老舊的 IT 系統，以及投資新產品/服務之間做出選擇。本課程將探討這些挑戰，並提供解決方案，說明如何運用雲端技術克服難題。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。
這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。
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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.
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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.
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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.
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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.
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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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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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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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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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