Rahul Goyal
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編碼器-解碼器架構
Earned Jun 19, 2026 EDT
注意力機制
Earned Jun 10, 2026 EDT
圖像生成簡介
Earned Jun 10, 2026 EDT
使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Jun 3, 2026 EDT
使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Jun 1, 2026 EDT
管理 AI 代理的記憶與狀態
Earned May 26, 2026 EDT
運用工具讓 AI 代理具備所要能力
Earned May 24, 2026 EDT
AI 代理行為最佳化調整
Earned May 18, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 建造 AI 代理：工程設計
Earned May 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned May 13, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造您的第一個 AI 代理
Earned May 8, 2026 EDT
使用 Agent Development Kit (ADK) 打造 AI 代理
Earned May 8, 2026 EDT
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Apr 30, 2026 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Apr 22, 2026 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned Apr 16, 2026 EDT
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Mar 30, 2026 EDT
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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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，可協助開發人員透過 Google Cloud 建構應用程式。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 為您解釋程式碼內容、推薦 Google Cloud 服務，以及生成應用程式的程式碼。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良應用程式的開發工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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您已建構能回覆查詢的基本 LLM 代理，是時候讓代理有狀態。利用工作階段狀態建構能維持對話脈絡、記住使用者偏好，並提供個人化體驗的代理。將代理從無狀態的回覆者轉為智慧助理。
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您已建立具有進階設定功能的代理，可開始賦予代理實際應用能力。為代理配備工具，使代理能搜尋網路、執行程式碼、查詢資料庫和執行自訂動作。將代理從聰明的回覆者，轉變為能採取行動的得力助手。
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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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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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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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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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瞭解如何使用 Agent Development Kit (ADK)，建構複雜的 AI 代理並用於正式環境。本課程介紹 ADK 的開放原始碼框架，包括簡單的提示工程，以及程式碼優先的結構化軟體開發做法 (適用於企業級多代理系統)。
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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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只要修完「在 Google Cloud 設定應用程式開發環境」課程，就能獲得技能徽章。 在本課程中，您將學會如何使用以下技術的基本功能，建構和連結以儲存空間為中心的雲端基礎架構：Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions 和 Pub/Sub。
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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。
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完成「在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器， 以及設定網路和應用程式負載平衡器。
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