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Apply your skills in Google Cloud console
YASHRAJ JAGDALE
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運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Mar 7, 2026 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Mar 6, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Mar 1, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Mar 1, 2026 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Feb 28, 2026 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Feb 27, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 26, 2026 EST
AI 代理行為最佳化調整
Earned Feb 26, 2026 EST
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Feb 26, 2026 EST
AI 代理基礎知識
Earned Feb 20, 2026 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Nov 27, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Nov 27, 2025 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Nov 25, 2025 EST
大型語言模型簡介
Earned Nov 25, 2025 EST
生成式 AI 簡介
Earned May 27, 2025 EDT
完成「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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完成 在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 使用 Dataprep by Trifacta 清理資料、在 Dataflow 執行資料管道、在 Managed Service for Apache Spark 建立叢集和執行 Apache Spark 工作，以及呼叫機器學習 API，包含 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API 和 Video Intelligence API。
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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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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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This course is an introduction to Vertex AI Notebooks, which are Jupyter notebook-based environments that provide a unified platform for the entire machine learning workflow, from data preparation to model deployment and monitoring. The course covers the following topics: (1) The different types of Vertex AI Notebooks and their features and (2) How to create and manage Vertex AI Notebooks.
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本課程介紹 Google Cloud 的 AI 和機器學習 (ML) 功能，著重說明如何開發生成式和預測式 AI 專案。我們也會探討「從資料到 AI」整個生命週期都適用的技術、產品和工具，並透過互動式練習，協助資料科學家、AI 開發人員和機器學習工程師精進專業知識。
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE). You'll review NotebookLM features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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您已經成功打造第一個代理，是時候迎接更進階的挑戰。在本課程中，您將學習如何應用進階指令、選擇模型、建立規劃能力及結構化輸出模式，藉此將基本 AI 代理轉為高明又精確的助理，讓您的技能更上一層樓。加入社群論壇，提出問題並參與討論
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使用 Agent Development Kit (ADK) 建構、設定及執行您的第一個 AI 代理，將自身代理知識化為實際成果。
在這堂實作課程，您會設立完整的 ADK 開發環境，並使用 Python 程式碼和 YAML 設定打造代理，然後透過多個介面執行。您也會瞭解定義代理行為的核心參數，將課程 1 的學習成果轉化為實際運作的程式碼。
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AI 代理是超越傳統大型語言模型 (LLM) 的重大轉變，這類服務不僅可以生成以文字為基礎的解決方案，還能自主加以執行。本課程介紹 AI 代理的基礎知識、與 LLM API 的差異，以及在實際應用上帶來的價值。本課程內容奠基於 Google 的代理白皮書，介紹實際編寫代理程式碼之前所需的理論基礎，非常適合有意透過目標導向自主行為 (不僅限於文字生成) 來理解 AI 系統的開發人員、架構師和技術決策者。加入社群論壇，提出問題並參與討論。
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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。
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Mar 7, 2026 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Mar 6, 2026 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Mar 1, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Mar 1, 2026 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Feb 28, 2026 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Feb 27, 2026 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Feb 26, 2026 EST
AI 代理行為最佳化調整
Earned Feb 26, 2026 EST
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned Feb 26, 2026 EST
AI 代理基礎知識
Earned Feb 20, 2026 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Nov 27, 2025 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Nov 27, 2025 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Nov 25, 2025 EST
大型語言模型簡介
Earned Nov 25, 2025 EST
生成式 AI 簡介
Earned May 27, 2025 EDT