Przemyslaw Komarnicki
Member since 2023
Diamond League
80055 points
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Dec 1, 2024 EST
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式
Earned Dec 1, 2024 EST
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Dec 1, 2024 EST
ML Pipelines on Google Cloud
Earned Nov 29, 2024 EST
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Nov 29, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
Earned Nov 29, 2024 EST
MLOps with Agent Platform: Manage Features
Earned Nov 27, 2024 EST
Production Machine Learning Systems
Earned Nov 27, 2024 EST
Working with Notebooks in Vertex AI
Earned Nov 26, 2024 EST
在 Agent Platform 設計提示
Earned Nov 25, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned Nov 21, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Nov 21, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：資安工程師
Earned Nov 21, 2024 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：雲端架構師
Earned Nov 21, 2024 EST
建立圖像說明生成模型
Earned Nov 20, 2024 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Nov 20, 2024 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Nov 20, 2024 EST
Build a Certification Study Guide: PMLE
Earned Nov 20, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities
Earned Nov 19, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics
Earned Nov 14, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker
Earned Nov 14, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned Nov 14, 2024 EST
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow
Earned Oct 18, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines
Earned Oct 18, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc
Earned Oct 17, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery
Earned Oct 17, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery
Earned Oct 16, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery
Earned Oct 16, 2024 EDT
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers
Earned Oct 16, 2024 EDT
注意力機制
Earned Oct 15, 2024 EDT
圖像生成簡介
Earned Oct 15, 2024 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Dec 20, 2023 EST
[DEPRECATED] 使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Dec 19, 2023 EST
Launching into Machine Learning
Earned Dec 17, 2023 EST
Google 試算表內建 Gemini
Earned Dec 16, 2023 EST
Google 文件內建 Gemini
Earned Dec 16, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned Dec 15, 2023 EST
在 Google Cloud 使用機器學習 API
Earned Dec 15, 2023 EST
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Dec 15, 2023 EST
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Dec 15, 2023 EST
在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像
Earned Dec 14, 2023 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Dec 13, 2023 EST
建立 Google Cloud 網路
Earned Dec 11, 2023 EST
[DEPRECATED] Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Dec 11, 2023 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned Dec 10, 2023 EST
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Dec 10, 2023 EST
使用 Google Data Cloud 共用資料
Earned Dec 9, 2023 EST
建立及管理 Bigtable 執行個體
Earned Dec 8, 2023 EST
透過 BigQuery 建構資料倉儲
Earned Dec 8, 2023 EST
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Dec 8, 2023 EST
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Dec 7, 2023 EST
Looker 資料模型管理
Earned Dec 7, 2023 EST
在 Looker 建構 LookML 物件
Earned Dec 7, 2023 EST
在 Looker 應用進階 LookML 概念
Earned Dec 6, 2023 EST
瞭解 Looker 中的 LookML
Earned Dec 5, 2023 EST
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Dec 5, 2023 EST
開始使用 Looker
Earned Dec 5, 2023 EST
Gmail 內建 Gemini
Earned Dec 4, 2023 EST
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Locales
Earned Dec 3, 2023 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Nov 30, 2023 EST
[DEPRECATED] Google Slides
Earned Nov 30, 2023 EST
Building No-Code Apps with AppSheet: Foundations
Earned Nov 29, 2023 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Nov 27, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文
Earned Nov 27, 2023 EST
負責任的 AI 技術簡介
Earned Nov 26, 2023 EST
大型語言模型簡介
Earned Nov 26, 2023 EST
生成式 AI 簡介
Earned Nov 26, 2023 EST
Google Cloud 資料分析基本概念
Earned Nov 26, 2023 EST
Google Workspace with Gemini：AI 工作流程的基礎
Earned Nov 26, 2023 EST
Developing Data Models with LookML
Earned Nov 26, 2023 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Nov 25, 2023 EST
Introduction to Generative AI - 繁體中文
Earned Nov 22, 2023 EST
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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大型語言模型 (LLM) 誕生之後，生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗，可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員，您要如何在 Google Cloud，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式？
本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。
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本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具，協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。
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In this course, you will be learning from ML Engineers and Trainers who work with the state-of-the-art development of ML pipelines here at Google Cloud. The first few modules will cover about TensorFlow Extended (or TFX), which is Google’s production machine learning platform based on TensorFlow for management of ML pipelines and metadata. You will learn about pipeline components and pipeline orchestration with TFX. You will also learn how you can automate your pipeline through continuous integration and continuous deployment, and how to manage ML metadata. Then we will change focus to discuss how we can automate and reuse ML pipelines across multiple ML frameworks such as tensorflow, pytorch, scikit learn, and xgboost. You will also learn how to use another tool on Google Cloud, Cloud Composer, to orchestrate your continuous training pipelines. And finally, we will go over how to use MLflow for managing the complete machine learning life cycle.
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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.
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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production.
Learners will get hands-on practice using Agent Platform Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.
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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators.
This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.
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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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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。
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 Google Cloud 使用 Google 產品和服務，開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助，您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 Google Cloud 保護雲端環境和資源。您將學到如何將工作負載範例部署到 Google Cloud 中的環境，以及運用 Gemini 找出並修復安全性設定錯誤。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良雲端安全防護機制。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集，以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer (PMLE) certification exam. You'll review Gemini Notebook features, create a notebook, and use the study guide to practice for a certification exam.
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This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.
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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.
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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.
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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.
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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.
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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.
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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.
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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.
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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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This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助分析客戶資料及預測產品銷售情形。您也會學習如何在 BigQuery 中使用客戶資料識別、分類及開發新客戶。透過使用實作研究室，您可以體驗 Gemini 如何改良資料分析和機器學習工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
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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。
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本課程將說明如何使用 Google 文件內建 Gemini 簡化寫作和內容創作流程。瞭解如何從頭撰寫文件、使用互動式工具調整寫作語氣和提升清晰度、總結複雜檔案，以及將長篇文字順暢轉換為結構化資產，供其他 Google Workspace 應用程式使用。
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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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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完成使用 Cloud Vision API 分析圖片課程，即可獲得技能徽章。本課程說明如何運用 Cloud Vision API 執行各種工作，包括擷取圖片中的文字。
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完成「使用 Google API 分析語音和語言」課程， 瞭解如何將 Natural Language API 和 Speech API 投入實際應用， 即可獲得技能徽章。
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完成「在 Google Cloud 使用 TensorFlow 分類圖像」技能徽章中階課程， 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Vertex AI 建立及訓練機器學習模型， 即可獲得技能徽章。在 Vertex AI Workbench 中，你主要會和使用者自行管理的筆記本 互動。
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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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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。
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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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Data Catalog is deprecated and will be discontinued on January 30, 2026. You can still complete this course if you want to. For steps to transition your Data Catalog users, workloads, and content to Dataplex Catalog, see Transition from Data Catalog to Dataplex Catalog (https://cloud.google.com/dataplex/docs/transition-to-dataplex-catalog). Data Catalog is a fully managed and scalable metadata management service that empowers organizations to quickly discover, understand, and manage all of their data. In this quest you will start small by learning how to search and tag data assets and metadata with Data Catalog. After learning how to build your own tag templates that map to BigQuery table data, you will learn how to build MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors.
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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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完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程，即可獲得技能徽章。 在本課程中，您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴， 使用專屬資料集進行數據分析， 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後，即可在自家平台查詢， 並用自己的資料集補強。此外，也能使用圖表 工具，打造客戶專用的資訊主頁。
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完成「建立及管理 Bigtable 執行個體」技能徽章入門課程，證明您具備下列技能：建立執行個體、設計結構定義、 查詢資料，以及在 Bigtable 執行管理工作，包括監控效能、設定自動調度節點資源和複製作業。
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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「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 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤，以及在 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。
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完成 Looker 資料模型管理技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能：維護 LookML 專案的健全性、運用 SQL Runner 驗證資料、採用 LookML 最佳做法、改良查詢及 報表，並執行永久衍生資料表和快取政策。
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完成「在 Looker 建構 LookML 物件」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能： 建立新的維度和測量指標、檢視畫面和衍生資料表；根據需求設定測量指標篩選器和類型； 更新維度和測量指標； 建構及調整「探索」；將檢視表彙整至現有「探索」；以及配合業務需求決定要建立哪些 LookML 物件。
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在本課程中，您將透過實際操作，瞭解如何在 Looker 應用進階 LookerML 概念。您將學習如何使用 Liquid 自訂和建立動態維度 和測量指標、建構動態 SQL 衍生資料表和自訂的原生衍生資料表， 並運用擴充參數將 LookML 程式碼模組化。
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在本課程中，您將實際操作 Looker 的 LookML。您將學習如何編寫 LookML 程式碼，建立新的維度和測量指標、建立衍生資料表並彙整至探索、篩選探索，以及在 LookML 中定義快取政策。
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完成「為 Looker 資訊主頁和報表準備資料」技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：可篩選、排序和 pivot 資料、合併不同的 Looker 探索結果， 還能使用函式和運算子建構 Looker 資訊主頁和報表，取得資料分析結果和圖表。
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完成「開始使用 Looker」技能徽章課程，即可獲得技能徽章， 您將從中瞭解如何使用 Looker Studio 和 Looker 分析、呈現及整理資料。
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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。
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This course, Preparing for your Professional Data Engineer Journey - Locales, is intended for non-English learners. If you want to take this course in English, please enroll in Preparing for your Professional Data Engineer Journey.
This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
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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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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Google Slides presentations are stored safely in the cloud. You build presentations right in your web browser—no special software is required. Even better, multiple people can work on your slides at the same time, you can see people’s changes as they make them, and every change is automatically saved.
You will learn how to open Google Slides, create a blank presentation, and create a presentation from a template. You will explore themes, layout options, and how to add and format content, and speaker notes in your presentations.
You will learn how to enhance your slides by adding tables, images, charts, and more. You will also learn how to use slide transitions and object animations in your presentation for visual effects.
We will discuss how to organize slides and explore some of the options, including duplicating and ordering your slides, importi…
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In this course you will learn the fundamentals of no-code app development and recognize use cases for no-code apps. The course provides an overview of the AppSheet no-code app development platform and its capabilities. You learn how to create an app with data from spreadsheets, create the app’s user experience using AppSheet views and publish the app to end users.
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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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瞭解如何在 Google Cloud 將原始數據轉化為明確的資料導向決策。本初級課程提供實作研究室和實際情境，引導您在 BigQuery 查詢資料、在 Looker 探索趨勢，以及透過數據分析工具製作可共用的互動式報表。
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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。
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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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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