Bảo Lê
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完成「保護 Lakehouse 資料」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:在 Knowledge Catalog 中使用 IAM、BigQuery、 Lakehouse 和 Data Catalog,建立並保護 Lakehouse 資料表。
完成「在 Agent Platform 探索生成式 AI」技能徽章中階課程,即可證明自己具備下列技能: 可運用 Gemini API 生成文字、分析圖片和影片來強化內容創作能力,還能使用函式呼叫技巧。 本課程將帶您瞭解如何善用進階的 Gemini 技術、使用多模態內容生成功能,並提升 AI 專案的潛力。
本課程會說明 Gemini in BigQuery,這是一套由 AI 輔助的功能,可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解,以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室,協助資料從業人員提升工作效率,並加速開發 pipeline。
完成安全推送軟體技能徽章中階課程,即可證明自己精通 DevSecOps 原則,能主動將安全機制融入軟體開發生命週期 (SDLC)。 您將瞭解如何運用 Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run 安全部署容器映像檔、實作自動化安全漏洞掃描功能來主動找出風險,以及使用 Artifact Registry 簡化應用程式開發流程,同時兼顧安全性。此外,您還會學到如何整合 Cloud Build 來強化開發程序,以及實作許可控制政策,精細控管環境。
完成使用預訓練 API 實現語音和語言解決方案課程以獲得技能徽章,了解如何使用與語音相關的 API 工具來合成和轉錄語音。
完成 在 Google Cloud 實作 Sensitive Data Protection 技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:使用 Sensitive Data Protection 服務 (包括 Cloud Data Loss Prevention API) 來檢查、遮蓋及去識別化 Google Cloud 中的機密資料。
完成運用 BigQuery 導入多模態向量搜尋技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列技能:使用 Gemini in BigQuery 生成 SQL 程式碼並偵錯、執行情緒分析、 總結文字重點並找出關鍵字、生成嵌入項目、建立檢索增強生成 (RAG) pipeline, 以及導入多模態向量搜尋。
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。
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。
完成「在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構」技能徽章中階課程, 即可證明自己具備下列知識與技能:使用 Terraform 的基礎架構即程式碼 (IaC) 原則、運用 Terraform 設定佈建及管理 Google Cloud 資源、有效管理狀態 (本機和遠端),以及將 Terraform 程式碼模組化,以利重複使用和管理。
Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.
Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
大家都知道,機器學習是發展最快的科技領域之一, 而 Google Cloud Platform 在這方面功不可沒。 GCP 提供多種 API,凡是與機器學習相關的任務,幾乎都能處理。您將在本入門課程的 實驗室,實際演練機器學習技術 在語言處理方面的應用,學會如何從文中擷取實體資訊、 執行情緒和語法分析,並使用 Speech-to-Text API 轉錄語音。
完成「管理 Google Cloud 中的 Kubernetes」技能徽章中階課程, 即可證明您具備下列技能:使用 kubectl 管理部署作業、 在 Google Kubernetes Engine (GKE) 監控應用程式與偵錯,以及運用技術持續推送軟體更新。
完成「使用 Natural Language API 分析情緒」任務, 瞭解 API 如何從文字判斷情緒, 即可獲得技能徽章。
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。
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。
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。
Google Cloud 運算基本概念課程,適合幾乎沒有雲端運算背景或經驗的學員。這些課程會說明雲端運算基本知識、大數據和機器學習的核心概念,以及 Google Cloud 的角色和定位。 完成這一系列課程後,學員將能夠闡述這些概念並展示實用技能。學員應依以下順序完成課程: 1. Google Cloud 運算的基本概念:Cloud 運算基礎知識 2. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 基礎架構 3. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 的網路與安全性 4. Google Cloud 運算的基本概念:Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI 第三門課涵蓋雲端自動化和管理工具,以及建構安全網路。
完成「監控及管理 Google Cloud 資源」技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能:授予及撤銷 IAM 權限; 安裝 Monitoring 和 Logging 代理程式;建立、部署及測試事件導向的 Cloud Run 函式。
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。
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.
「探索生成式 AI - Agent Platform」課程包含一系列實驗室, 介紹如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。完成這些實驗室之後,您會瞭解如何 在 Agent Platform 使用 Gemini 模型、提示詞設計技巧與最佳做法,以及 AI 在構思想法和文字分類、擷取、摘要等方面的用途。您也會瞭解如何運用 Agent Platform 的自訂訓練功能調整基礎模型, 並部署至 Agent Platform 中的端點。