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Rahul Saini

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黄金联赛

7309 积分
管理 Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Dec 31, 2025 EST
建構安全的 Google Cloud 網路 Earned Dec 31, 2025 EST
建立 Google Cloud 網路 Earned Dec 30, 2025 EST
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道 Earned Dec 30, 2025 EST
使用 Firebase 開發無伺服器應用程式 Earned Dec 30, 2025 EST
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 Earned Dec 29, 2025 EST
使用 Cloud Run 函式建構無伺服器應用程式 Earned Dec 28, 2025 EST
在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊 Earned Dec 15, 2025 EST
開始使用 Sensitive Data Protection Earned Dec 13, 2025 EST
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Dec 8, 2025 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 Earned Dec 5, 2025 EST
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery Earned Dec 4, 2025 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Dec 3, 2025 EST
在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列 Earned Dec 2, 2025 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Sep 8, 2024 EDT
圖像生成簡介 Earned Sep 8, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Sep 8, 2024 EDT
大型語言模型簡介 Earned Sep 8, 2024 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Sep 8, 2024 EDT

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「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 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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完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程,即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy,並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外,您還會實際操作,將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。

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完成 使用 Firebase 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:使用 Firebase 架構及建構無伺服器的網頁應用程式、 運用 Firestore 管理資料庫、使用 Cloud Build 自動部署內容, 以及將 Google 助理功能整合至應用程式。

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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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若想獲得入門技能徽章,請完成「使用 Cloud Run 函式建構無伺服器應用程式」課程, 瞭解如何在 Google Cloud 控制台和指令列中 使用 Cloud Run functions。

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完成「在 Cloud Storage 建立安全的資料湖泊」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 保護及設定 Cloud Storage bucket、使用 Gemini 生成文字、管理 IAM 存取控管機制,以及建立 Dataplex 湖泊來治理資料。

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完成「開始使用 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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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 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 Dataproc 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「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程,即可獲得技能徽章。 在此課程中,您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery,並以串流方式傳送 資料進行分析。

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完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴, 使用專屬資料集進行數據分析, 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後,即可在自家平台查詢, 並用自己的資料集補強。此外,也能使用圖表 工具,打造客戶專用的資訊主頁。

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Cloud Storage、Cloud Functions 和 Cloud Pub/Sub 都是 Google Cloud Platform 服務, 可用於儲存、處理及管理資料。您可以整合運用這三種服務, 打造各式各樣的資料導向應用程式。您將在本次課程中 使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理圖片, 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。

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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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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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