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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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程，即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能： Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。
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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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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。
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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。
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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。在這個技能徽章課程中， 您將使用 Cloud Storage 儲存圖片、透過 Cloud Functions 處理， 並利用 Cloud Pub/Sub 將圖片傳送至其他應用程式。
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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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透過 Google Cloud 進行數位轉型
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在 Google Cloud 使用機器學習 API
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在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 指令列
Earned Jul 25, 2024 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Jul 25, 2024 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
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在 Google Cloud 儲存、處理與管理資料 - 控制台
Earned Jul 24, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
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大型語言模型簡介
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生成式 AI 簡介
Earned Jul 20, 2024 EDT