Praveen Geel
Member since 2025
Diamond League
10058 points
Member since 2025
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化,以及代管服務。
完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端),以及將 Terraform 程式碼模組化,以利重複使用和管理。
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。
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。
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。
歡迎參加「開始使用 Google Kubernetes Engine」課程。Kubernetes 是位於應用程式和硬體基礎架構之間的軟體層。如果您對這項技術感興趣,這堂課程可以滿足您的需求。有了 Google Kubernetes Engine,您就能在 Google Cloud 中以代管服務的形式使用 Kubernetes。 本課程的目標在於介紹 Google Kubernetes Engine (常簡稱為 GKE) 的基本概念,以及如何將應用程式容器化,以便在 Google Cloud 中執行。課程首先會初步介紹 Google Cloud,隨後簡介容器、Kubernetes、Kubernetes 架構和 Kubernetes 作業。
歡迎來到「AI 基礎架構:網路技術」課程。本課程將說明如何運用 Google Cloud 的高頻寬、低延遲基礎架構,最佳化調整 AI 系統所有元件之間的資料傳輸和通訊。最後,您將掌握網路在整個 AI 管道 (從資料擷取、訓練到推論) 發揮的關鍵作用,並採取最佳做法,確保工作負載能以最高速度運作。
在本課程中,您將全面瞭解 Google Cloud 提供的儲存空間解決方案,專門用於 AI 和高效能運算 (HPC) 的工作負載。您將學習如何根據機器學習生命週期的各個階段,選擇合適的儲存空間;以及探索如何在訓練期間將 I/O 效能最佳化、管理準備資料所需的龐大資料集,以及用低延遲提供模型構件。透過實際例子和示範,您將掌握專業知識,得以設計穩健的儲存空間解決方案,並加快 AI 創新。
這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範,您會瞭解不同的部署策略,從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境,到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說,您會學到如何建立叢集及部署 GKE,以便執行推論工作。
歡迎來到 Cloud TPU 課程。我們將探討在各種情境下使用 TPU 的優缺點,並比較不同的 TPU 加速器,協助您選擇合適的工具。您將瞭解如何盡可能提高 AI 模型的效能和效率,以及互通的 GPU/TPU 對於打造靈活的機器學習工作流程有多重要。我們會透過引人入勝的內容和實際演示,一步步引導您有效運用 TPU。
想瞭解 AI 背後的強大硬體嗎?本單元將深入解析針對效能最佳化的 AI 電腦,說明其重要性。我們將探討 CPU、GPU 和 TPU 如何大幅加速 AI 任務運算,分析各自的特點,以及 AI 軟體如何充分利用這些硬體效能。單元結束後,您將清楚掌握如何根據 AI 專案挑選合適的 GPU,並做出明智的 AI 工作負載決策。
準備開始使用 AI Hypercomputer 了嗎?這門課程可讓您快速上手!我們將介紹這個架構的基本概念,以及此架構如何幫助 AI 處理 AI 工作負載。您將瞭解 Hypercomputer 內的不同元件,例如 GPU、TPU 和 CPU,以及如何視需求選擇合適的部署方法。
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外,這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案,包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單,以及資源監控功能。
這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外,您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法,以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。
「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。
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。
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。
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。
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。
Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具,可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室,您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。 Duet AI 已更名為 Gemini,這是我們的新一代模型。