We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Marina Reina Ramón
Member since 2024
Bronze League
11558 points
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Oct 14, 2025 EDT
[DEPRECATED] Incorporating Generative Features into Complex DFCX Agents
Earned Feb 27, 2025 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Feb 4, 2025 EST
建立採用有狀態流程的對話式代理
Earned Feb 4, 2025 EST
依據生成式應對手冊建立代理
Earned Feb 4, 2025 EST
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jul 29, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jul 29, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned May 9, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned May 9, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned May 8, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned May 2, 2024 EDT
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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In this course you will learn how to integrate multiple advanced generative capabilities within a Dialogflow CX agent.
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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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探索 Conversational Agents 中的流程、瞭解如何運用語言模型打造回應穩定的對話與語音體驗，並探討互動原因、意圖和實體等基本概念，以及如何運用這些概念建立對話式代理。
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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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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 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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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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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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