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Laasya Yarrapothula

Member since 2023

Bronze League

36340 points
Google Cloud 基礎知識:核心基礎架構 Earned Nov 23, 2024 EST
Level 1: Application Development and Deployment Earned Aug 20, 2024 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Aug 15, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Aug 15, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Aug 15, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Aug 15, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Aug 15, 2024 EDT
注意力機制 Earned Aug 15, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned Aug 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini:端對端 SDLC Earned Aug 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini:資安工程師 Earned Aug 15, 2024 EDT
[DEPRECATED] 使用 Gemini:雲端架構師 Earned Aug 15, 2024 EDT
負責任的 AI 技術:透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Aug 15, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Aug 15, 2024 EDT
大型語言模型簡介 Earned Aug 15, 2024 EDT
使用 Google Cloud 作業套件調度資源 Earned Aug 1, 2024 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性 Earned Aug 1, 2024 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式 Earned Aug 1, 2024 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新 Earned Aug 1, 2024 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能 Earned Aug 1, 2024 EDT
實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流 Earned Jul 30, 2024 EDT
實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 Earned Jul 30, 2024 EDT
Google Cloud Compute 基本操作 Earned Jul 30, 2024 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型 Earned Feb 10, 2024 EST
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Sep 16, 2023 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Sep 16, 2023 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Sep 15, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Sep 15, 2023 EDT
Level 3: GenAI Earned Sep 15, 2023 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Sep 15, 2023 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI Earned Sep 15, 2023 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 Earned Sep 14, 2023 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 Earned Sep 14, 2023 EDT
Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 Earned Sep 13, 2023 EDT

「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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Earn an exclusive Google Cloud Credential by gaining practical experience in app development and deployment on the Google Cloud Platform. Learn to build, manage, and scale applications while setting up development environments, storing data, and deploying apps. Perfect for you, even if you are new to the cloud!

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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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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 使用 Google 產品和服務,開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助,您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中,您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。 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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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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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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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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完成「實現事件驅動的即時訊息與自動化工作流」任務,即可獲得 技能徽章。 技能徽章課程,您將瞭解如何透過 Cloud 控制台使用 Pub/Sub、 如何使用 Cloud Scheduler 工作節省心力,並透過 Pub/Sub Lite 節省擷取大量事件 的費用。

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若想獲得技能徽章,請完成實現 Cloud Storage 和數據保護解決方案 技能徽章課程,您將在此瞭解如何建立 Cloud Storage bucket、 如何使用 Cloud Storage 指令列,以及如何在區塊中使用值區鎖定功能保護物件。

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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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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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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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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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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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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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Recently, a McKinsey report found that Generative AI could add up to $4.4 trillion a year to the global economy, signaling an imminent surge in the demand for GenAI professionals. Now is the perfect time to get a head start and gain hands-on experience with Google Cloud's powerful GenAI tools and techniques, carefully designed to enhance your tech skills and set you on a promising course. Play now to be at the forefront of innovation, shaping the future with GenAI and earning your first Google Cloud GenAI game badge!

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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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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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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 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具,以及建構安全網路。

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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

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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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