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Kartik Khare

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Diamond League

5642 points
AI Boost Bites：運用 Gemini 和 Apps Script 自動執行工作 Earned Sep 6, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned Aug 28, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤 Earned Aug 12, 2026 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估 Earned Aug 12, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Aug 11, 2026 EDT
保護企業 AI 代理 Earned Aug 8, 2026 EDT
AI Boost Bites：使用 Google Workspace，掌握撰寫提示詞的專業技巧 Earned Aug 3, 2026 EDT
建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式 Earned Aug 2, 2026 EDT
企業 AI 代理與用途 Earned Aug 2, 2026 EDT
AI 代理基礎知識 Earned Aug 2, 2026 EDT
AI Boost Bites：個人意見回饋代理 Earned Aug 2, 2026 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Jul 27, 2026 EDT

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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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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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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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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瞭解如何在 Google Cloud 保護及管理 AI 代理。本課程提供實用藍圖，協助您保護代理記憶、透過 IAM 和 VPC Service Controls 強制執行嚴格的存取控管，以及部署即時對話防護機制，確保企業部署安全且符合法規。

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這部影片介紹提示工程的基本概念，協助您與 AI 有效互動。學習簡單的框架 (角色、任務、情境、格式)，撰寫清晰的提示詞，讓 Gemini in Google Workspace 更快提供更優質的結果。瞭解如何使用自然語言、具體說明需求，以及透過反覆調整來獲得最佳 AI 輔助。

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建立您的第一個 Gemini Enterprise 應用程式，獲得技能徽章！將各種資料來源連接到您的應用程式，建立強大的統合式搜尋和分析引擎。掌握 Deep Research 代理、多代理構思和 NotebookLM 等進階功能，進行重點分析。

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瞭解 AI 代理如何發揮更高的業務影響力，包括根據您的 KPI 規劃要使用的代理類型，以及探索能解決實際瓶頸的用途。您也將認識各種無程式碼到高程式碼解決方案，瞭解 Gemini Enterprise 如何協助建構和自動調度合適的代理。

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本課程介紹 AI 代理的基礎知識，並探討代理的實際應用價值。代理可為開發人員、架構師和技術決策者奠定基礎，協助他們從目標導向的自主行為角度來理解 AI 系統。

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這部影片說明如何使用 Gemini Gem 建構個人化的「工作夥伴」代理，簡化基本意見回饋，讓會議更具策略性且更有效率。

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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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