將代理從 localhost 移至正式環境。本課程將說明如何將 ADK 代理部署至 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，並透過 Memory Bank 視情況啟用跨工作階段記憶。
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運用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Google Cloud 的強大基礎架構，探索多代理系統的架構和部署作業。您將學習設計階層式代理樹狀結構和確定性工作流程代理，同時找出理想的託管環境 (從無伺服器 Cloud Run 到高效能 GKE)，確保您的 AI 代理安全、具備擴充性且可部署於正式環境。
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您已經成功打造第一個代理，是時候迎接更進階的挑戰。在本課程中，您將學習如何應用進階指令、選擇模型、建立規劃能力及結構化輸出模式，藉此將基本 AI 代理轉為高明又精確的助理，讓您的技能更上一層樓。加入社群論壇，提出問題並參與討論
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使用 Agent Development Kit (ADK) 建構、設定及執行您的第一個 AI 代理，將自身代理知識化為實際成果。
在這堂實作課程，您會設立完整的 ADK 開發環境，並使用 Python 程式碼和 YAML 設定打造代理，然後透過多個介面執行。您也會瞭解定義代理行為的核心參數，將課程 1 的學習成果轉化為實際運作的程式碼。
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瞭解如何使用 Agent Development Kit (ADK)，建構複雜的 AI 代理並用於正式環境。本課程介紹 ADK 的開放原始碼框架，包括簡單的提示工程，以及程式碼優先的結構化軟體開發做法 (適用於企業級多代理系統)。
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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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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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部署您的第一個代理
Earned May 11, 2026 EDT
在正式環境建構及部署代理
Earned May 10, 2026 EDT
AI 代理行為最佳化調整
Earned May 10, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned May 9, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造 AI 代理
Earned May 9, 2026 EDT
注意力機制
Earned Nov 23, 2025 EST
圖像生成簡介
Earned Nov 21, 2025 EST
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Feb 6, 2022 EST
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Feb 4, 2022 EST