Thant Htoo San
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Diamond League
6589 points
使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計
Earned Oct 15, 2026 EDT
AI 代理行為最佳化調整
Earned Oct 15, 2026 EDT
代理式策略：探索、設計與原型建立
Earned Oct 14, 2026 EDT
與 Google Antigravity 一同啟航：運用 AI 打造電玩遊戲
Earned Oct 8, 2026 EDT
瞭解 Google Cloud 代理
Earned Oct 6, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程
Earned Oct 1, 2026 EDT
以人為本的 AI
Earned Oct 1, 2026 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Oct 1, 2026 EDT
部署您的第一個代理
Earned May 15, 2026 EDT
在正式環境建構及部署代理
Earned May 15, 2026 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式
Earned Apr 12, 2026 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Apr 11, 2026 EDT
Google Cloud Compute 基本操作
Earned Apr 11, 2026 EDT
依據生成式應對手冊建立代理
Earned Apr 11, 2026 EDT
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作
Earned Apr 11, 2026 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Apr 10, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Apr 9, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Apr 9, 2026 EDT
運用 BigQuery 建立嵌入項目、向量搜尋和 RAG
Earned Apr 9, 2026 EDT
AI 世界的安全防護簡介
Earned Apr 6, 2026 EDT
運用 Gemini Enterprise Agent Platform 部署多代理系統
Earned Apr 5, 2026 EDT
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Apr 1, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Mar 8, 2026 EST
完成「使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 提出實際的語言模型研究問題、建構簡單的權杖化工具、準備資料集來訓練 Transformer 語言模型，以及執行小型語言模型的訓練迴圈。
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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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步入代理式策略的未來：探索、設計與原型建立本課程可協助您精通 Google 代理式 AI 轉型框架，並將聊天機器人轉變為自動化團隊夥伴。您將透過零售應用實例，瞭解如何量化商業價值、排定 AI 專案的優先順序、規劃關鍵使用者歷程，並透過 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise 等無程式碼工具建構可運作的原型。此課程提供穩定的學習藍圖，可協助企業和技術主管帶領組織踏入代理式 AI 的時代。
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在本課程中，您將學習如何在 Google Antigravity 中自動調度管理代理程式，以驚人的速度建構軟體。這堂實作課程會先引導您安裝 Antigravity 並開始使用，接著，您將使用 Firebase 啟用服務，以透過 Antigravity 建構應用程式。最後，您將提示 Antigravity 中的代理程式平行運作，打造出 Voyager 電玩遊戲。
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本課程提供 Google Cloud 代理平台的完整說明，包括 Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、Conversational Agents，以及 Agent Development Kit。學員將瞭解每項產品的獨特功能，區分各特定用途適用的最佳解決方案，並掌握建立搜尋和即時通訊應用程式的基礎知識。
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完成運用 Gemini Enterprise 自動調度管理多代理工作流程技能徽章的入門課程，即可證明您具備下列技能：使用 Gemini Enterprise 支援的代理型助理，整合第一方和第三方來源的資料；開發多媒體行銷素材資源；以及自動執行跨系統的業務行動。技能徽章課程透過實作實驗室和挑戰評量，檢驗學員對於特定產品的實作知識。完成課程或直接進行挑戰實驗室，即可取得徽章。徽章可證明您的專業能力、提升專業形象，開創更多職涯發展機會。前往個人資料頁面，追蹤您獲得的徽章。
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探索從任務導向工作流程到人本 AI 自動化調度管理的重要轉變。您將學習如何策略性區分擴增和自動化，以及如何平衡機器效率與人類直覺。
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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。
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將代理從 localhost 移至正式環境。本課程將說明如何將 ADK 代理部署至 Vertex AI Agent Engine 和 Cloud Run，並透過 Memory Bank 視情況啟用跨工作階段記憶。
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運用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Google Cloud 的強大基礎架構，探索多代理系統的架構和部署作業。您將學習設計階層式代理樹狀結構和確定性工作流程代理，同時找出理想的託管環境 (從無伺服器 Cloud Run 到高效能 GKE)，確保您的 AI 代理安全、具備擴充性且可部署於正式環境。
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完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。
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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「Google Cloud Compute 基本操作」任務， 學習如何在 Compute Engine 中使用虛擬機器 (VM)、永久磁碟 和網路伺服器，即可獲得技能徽章。
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這堂課程會說明如何依據生成式應對手冊，建構 Conversational Agents 對話服務。您會先認識應對手冊並學習設定方式，接著瞭解測試的重要性，以及在正式環境部署時的考量重點，例如配額限制與整合功能。在課程最後，您會透過個案研究，掌握如何將應對手冊應用於生成式導引。
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這部影片說明如何使用 Gemini 和 Apps Script，在 Google Workspace 中自動執行手動工作。您將學習如何提示 Gemini 生成 Apps Script 程式碼，在 Google 試算表中針對未標示為「完成」的工作，自動草擬電子郵件提醒。即使幾乎沒有技術專業知識，也能自動化工作流程，省下時間處理更重要的工作，不必再手動後續追蹤。
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這堂課程會介紹 AI 搜尋技術、工具和應用程式。主題涵蓋使用向量嵌入執行語意搜尋；結合語意和關鍵字做法的混合型搜尋機制；以及運用檢索增強生成 (RAG) 技術建構有基準的 AI 代理，盡可能減少 AI 幻覺。您可以實際使用 Vertex AI Vector Search，打造智慧型搜尋引擎。
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完成進階的「部署多代理架構」技能徽章課程，證明您具備以下技能： 使用 ADK 建構多代理系統、將代理連結代理對代理 (A2A) 通訊協定、使用 Model Context Protocol (MCP) 整合外部工具，以及將完整的多代理解決方案部署至 Agent Engine。
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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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這堂課程會說明 BigQuery 中的檢索增強生成 (RAG) 解決方案，協助您減少 AI 幻覺。當中介紹的 RAG 工作流程包含建立嵌入項目、搜尋向量空間，以及生成更符合需求的答案。另外，這堂課程會解釋這些步驟背後的概念與原因，以及實際運用 BigQuery 實作的方法。完成課程之後，學員將學會使用 BigQuery，以及 Gemini 和嵌入模型等生成式 AI 模型，建立 RAG pipeline 來處理自己的 AI 幻覺應用實例。
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人工智慧 (AI) 帶來轉型可能，但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略，可幫助相關領域的領導者，在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架，主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循，並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例，帶您探索如何實際應用這些策略。
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本課程說明如何使用 Google Agent Development Kit 建構複雜的多代理系統。您將建構配備工具的虛擬服務專員，並透過從屬關係和流程定義互動方式。您將在本機執行代理，並部署至 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent Runtime，將其做為代管代理流程執行；Agent Runtime 則處理基礎架構決策和資源調度作業。請注意，這些實驗室是根據這項產品的預先發布版製成。我們會進行維護更新，因此這些研究室將可能出現延遲。
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本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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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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