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本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則，同時介紹各項技術，在實務上找出公平性和偏誤，減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具，透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入負責任 AI 技術的最佳做法。
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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型，向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域，確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。
學員將深入瞭解多種評估指標與方法，以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外，也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題，並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台，學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面，該如何導入穩健的評估程序。
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完成安全推送軟體技能徽章中階課程，即可證明自己精通 DevSecOps 原則，能主動將安全機制融入軟體開發生命週期 (SDLC)。 您將瞭解如何運用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全部署容器映像檔、實作自動化安全漏洞掃描功能來主動找出風險，以及使用 Artifact Registry 簡化應用程式開發流程，同時兼顧安全性。此外，您還會學到如何整合 Cloud Build 來強化開發程序，以及實作許可控制政策，精細控管環境。
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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!
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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。
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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。
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完成「搭配使用 API 和 Cloud Storage」 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 搭配使用 API 和 Cloud Storage 資源，包括 Cloud Storage API。
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本課程旨在提供必要的知識和工具，協助您探索機器學習運作團隊在部署及管理生成式 AI 模型時面臨的獨特挑戰，並瞭解 Vertex AI 如何幫 AI 團隊簡化機器學習運作程序，打造成效非凡的生成式 AI 專案。
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完成「找出並保護生態系統中的敏感資料」 技能徽章中階課程，證明您具備下列技能：使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention (DLP) API) 來探索、檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 生態系統的敏感資料，包括 Cloud Storage 檔案、BigQuery 資料和生成式 AI 模型回覆。
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開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Aug 2, 2026 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jul 30, 2026 EDT
安全推送軟體
Earned Jul 30, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026
Earned Jul 30, 2026 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Jul 29, 2026 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲
Earned Jul 28, 2026 EDT
搭配使用 API 和 Cloud Storage
Earned Jul 27, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jul 27, 2026 EDT
找出並保護生態系統中的敏感資料
Earned Jul 27, 2026 EDT