Ernest Lo
Member since 2026
Diamond League
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Member since 2026
In this course, you'll learn how to apply Google's Secure AI Framework (SAIF) to autonomous agents, model integrity, and data pipelines.
This course equips participants to protect web apps from common vulnerabilities and securely manage app credentials. The curriculum mirrors the 6-Layer AI Stack and Google Cloud Minimum Viable Security Platform mandates to help you secure existing environments.
This course equips you to implement a Data Security Posture Management framework by integrating data discovery, classification, access control, and encryption technologies. The curriculum mirrors the 6-Layer AI Stack and Google Cloud Minimum Viable Security Platform mandates to help you secure existing environments.
This course equips you with the strategies to harden virtual machines and protect critical workloads in Google Cloud. By moving beyond traditional perimeter defenses, you explore how to secure the entire compute lifecycle, from boot to runtime.
本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能,讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險,以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.
瞭解如何在 Google Cloud 保護及管理 AI 代理。本課程提供實用藍圖,協助您保護代理記憶、透過 IAM 和 VPC Service Controls 強制執行嚴格的存取控管,以及部署即時對話防護機制,確保企業部署安全且符合法規。
This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.
「生成式 AI 代理:實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理,解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理,同時探索這類代理的各種元件,例如模型、推論迴圈和工具。
「生成式 AI 應用程式:徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。
「生成式 AI:掌握幕後技術與環境」是 Gen AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及與周遭世界的互動模式。身為領導者,您要如何駕馭其強大的功能,創造實際的業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品與服務,以及選擇解決方案時應考量的因素。
生成式 AI:瞭解基礎概念是 Gen AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種類型的資料如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 因應基礎模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
「生成式 AI:不只是聊天機器人」是 Gen AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有先修條件。本課程旨在帶領您超越對聊天機器人的基本認識,探索生成式 AI 能為貴組織帶來的真正潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,這些都是發揮生成式 AI 威力的關鍵。本課程也會引導您思考重要事項,協助您為貴組織制定成功的生成式 AI 策略。
完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。
本課程介紹 Google Workspace 的 AI 輔助創作工具 Google Vids,即使沒有編輯經驗,也能將原始文件轉化為專業且吸引人的影片。您將學到如何使用範本和自動化工具快速生成草稿,以及如何透過轉錄稿編輯功能、動態視覺特效和自訂音樂,打造個人化內容。最後,您將瞭解如何整合 AI 虛擬化身和旁白,在各種商業用途中流暢地解說簡報。
這部影片將說明如何運用 Gemini 版 Google 文件的進階 AI 功能,發想點子、草擬各種行銷內容,並與團隊順暢協作。
這部影片說明如何建立專屬的 Gemini Gem,運用進階 AI 功能自動處理重複性工作,大幅提升工作效率。
這部影片將說明如何使用 Gemini 重點摘要 Google Workspace 中的長篇文件,助您快速取得所需資訊並節省時間。您將瞭解如何使用 Gemini 摘要整份文件或所選文字,以及如何使用 雲端硬碟內建 Gemini 總結多個檔案。
本課程將說明如何使用 Google 試算表內建 Gemini,自動整理資料及處理複雜數字。瞭解如何從原始文字建立表格、使用自然語言自動填入資料、依需求生成原生試算表公式,以及快速擷取高階洞察資訊或製作圖表,完全不需要具備進階試算表專業知識。
本課程將說明如何使用 Gmail 內建 Gemini,提升電子郵件管理效率。瞭解如何直接在收件匣中總結冗長的討論串、使用自然語言擷取資訊、草擬專業回覆,以及制定溝通策略。
客戶能透過 Gemini for Google Workspace 在 Google Workspace 使用生成式 AI 功能。本學習路徑會介紹 Gemini 的主要功能,並說明如何在 Google Workspace 善用這些功能,提高生產力和效率。
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式,獲得技能徽章!將各種資料來源連接到您的應用程式,建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能,進行重點分析。
瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力,包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型,以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案,瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。
完成「設定 Google Cloud 網路」課程,即可獲得技能徽章。 您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 執行基本的網路工作,包括建立自訂網路、新增子網路防火牆規則,還有建立 VM 並測試 VM 之間的通訊延遲。
本課程介紹 AI 代理的基礎知識,並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎,協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。
瞭解 AI 代理的概念,探索代理如何藉由自主行動及推論解決複雜問題。您將瞭解代理如何透過模型、工具和調度管理程序等技術架構,助您學習、規劃和實現目標。
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。
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。
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。