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Noor Hakim

Member since 2023

Silver League

12240 points
使用 Google Cloud 作業套件調度資源 Earned May 31, 2024 EDT
Google Cloud 的可靠性與安全性 Earned May 31, 2024 EDT
運用 Google Cloud 翻新基礎架構和應用程式 Earned May 31, 2024 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新 Earned May 28, 2024 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能 Earned May 27, 2024 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型 Earned May 27, 2024 EDT
Generative AI and ML with Vertex AI Earned May 13, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform Earned Dec 15, 2023 EST
Generative AI Explorer Earned Dec 15, 2023 EST
Vertex AI Studio 簡介 Earned Sep 11, 2023 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Sep 11, 2023 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Sep 11, 2023 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Sep 9, 2023 EDT
注意力機制 Earned Sep 9, 2023 EDT
圖像生成簡介 Earned Sep 9, 2023 EDT
負責任的 AI 技術:透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Sep 9, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Sep 9, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Sep 9, 2023 EDT
大型語言模型簡介 Earned Sep 7, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Sep 6, 2023 EDT

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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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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Welcome Gamers! Train a model on your own image dataset, while having fun! Build, run, and get metadata for an end-to-end ML pipeline on Vertex Pipelines. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室, 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後,您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法,以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型, 並部署至 Agent Platform 中的端點。

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Welcome Gamers! Create and test a prompt, create a conversation, and explore the prompt gallery, all while having fun! Explore Generative AI Studio in Vertex AI. You will compete to see who can finish the game with the highest score. Earn the points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.

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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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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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完成「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程,即可獲得技能徽章。通過最終測驗,就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章,用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中,向其他人分享您的成果。

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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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