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Grégory TISHCHENKO

成为会员时间:2024

钻石联赛

30025 积分
使用 Document AI 大規模自動擷取資料 Earned Mar 23, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用機器學習 API Earned Mar 19, 2024 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果 Earned Mar 18, 2024 EDT
使用 Google Data Cloud 共用資料 Earned Mar 18, 2024 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境 Earned Mar 12, 2024 EDT
在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道 Earned Mar 10, 2024 EDT
建立及管理 Bigtable 執行個體 Earned Mar 4, 2024 EST
建立及管理 AlloyDB 執行個體 Earned Mar 3, 2024 EST
建立及管理 Cloud Spanner 執行個體 Earned Mar 1, 2024 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing Earned Feb 29, 2024 EST
部署與管理 Apigee X Earned Feb 29, 2024 EST
透過 Apigee X 開發及保護 API Earned Feb 28, 2024 EST
生成式 AI 簡介 Earned Feb 24, 2024 EST
負責任的 AI 技術:透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Feb 24, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Feb 23, 2024 EST
負責任的 AI 技術簡介 Earned Feb 23, 2024 EST
使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL Earned Feb 22, 2024 EST
透過 Google Cloud 建構網站 Earned Feb 21, 2024 EST
建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體 Earned Feb 20, 2024 EST
大型語言模型簡介 Earned Feb 18, 2024 EST
Google Cloud 基礎知識:核心基礎架構 Earned Feb 17, 2024 EST
生成式 AI 簡介 Earned Feb 14, 2024 EST

完成使用 Document AI 大規模自動擷取資料課程,即可獲得入門級技能徽章。在本課程中,您將瞭解如何使用 Document AI 擷取、處理及提取資料。

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完成「在 Google Cloud 使用機器學習 API」課程,即可獲得進階技能徽章。本課程說明以下機器學習和 AI 技術的基本功能: Cloud Vision API、Cloud Translation API 和 Cloud Natural Language API。

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完成 從 BigQuery 資料取得深入分析結果 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 撰寫 SQL 查詢、查詢公開資料表、將樣本資料載入 BigQuery、使用 BigQuery 的查詢驗證工具 排解常見語法錯誤,以及在 Looker Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。

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完成「使用 Google Data Cloud 共用資料」課程,即可獲得技能徽章。 在本課程中,您會透過 Google Cloud 資料共用合作夥伴, 使用專屬資料集進行數據分析, 獲得豐富的實務經驗。客戶訂閱這類資料後,即可在自家平台查詢, 並用自己的資料集補強。此外,也能使用圖表 工具,打造客戶專用的資訊主頁。

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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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完成在 Google Cloud 實作 CI/CD 管道技能徽章中階課程,即可獲得技能徽章。 您將透過本課程學習如何使用 Artifact Registry、Cloud Build 和 Cloud Deploy,並且操作 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI、Cloud Run 和 GKE。本課程會介紹如何建構持續整合 管道、儲存及保護構件、掃描安全漏洞、驗證 已核准的發布版本是否有效。此外,您還會實際操作,將應用程式 同時部署至 GKE 和 Cloud Run。

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完成「建立及管理 Bigtable 執行個體」技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:建立執行個體、設計結構定義、 查詢資料,以及在 Bigtable 執行管理工作,包括監控效能、設定自動調度節點資源和複製作業。

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完成建立及管理 AlloyDB 執行個體技能徽章入門課程, 即可證明自己具備下列技能:執行主要 AlloyDB 作業 和工作、從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB、管理 AlloyDB 資料庫,以及 使用 AlloyDB 資料欄引擎加快數據分析查詢。

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完成「建立及管理 Cloud Spanner 執行個體」技能徽章入門課程,即可證明自己具備下列技能: 建立 Cloud Spanner 執行個體和資料庫,並與其互動; 使用各種技術載入 Cloud Spanner 資料庫; 備份 Cloud Spanner 資料庫;定義結構定義及瞭解查詢計畫;以及 部署連線至 Cloud Spanner 執行個體的現代化網頁應用程式。

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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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完成部署與管理 Apigee X技能徽章課程,即可獲得技能徽章。 您將瞭解 Apigee X 架構、如何在 Google Cloud 專案佈建 Apigee X 組織、 如何透過 Apigee API 和 UI 管理 Apigee X,以及如何運用 Cloud Armor 和 Apigee 的威脅防護政策 來保護您的 API。

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完成「透過 Apigee X 開發及保護 API」技能徽章課程,即可獲得技能徽章。您將學會如何翻新 API; 使用服務帳戶和 Google 驗證,從 Apigee API Proxy 安全存取後端服務; 運用 API 產品和開發人員入口網站將 API 產品化; 使用 API 金鑰、OAuth、私有變數和錯誤處理等功能保護 API; 整合 Apigee 與 Google Cloud 服務 (例如 Pub/Sub 和 Cloud Logging); 呼叫 Google Cloud API,例如 Natural Language API 和 Geocoding API。

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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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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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」和「Introduction to Responsible AI」課程,即可獲得技能徽章。通過最終測驗,就能展現您對生成式 AI 基本概念的掌握程度。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的數位徽章,用於表彰您對 Google Cloud 產品和服務的相關知識。您可以將技能徽章公布在社群媒體的個人資料中,向其他人分享您的成果。

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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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完成 使用資料庫遷移服務將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL 技能徽章入門課程,證明您具備下列技能: 使用「資料庫遷移服務」中各種可用的工作類型和連線選項, 將 MySQL 資料遷移至 Cloud SQL,以及在執行「資料庫遷移服務」工作時 遷移 MySQL 使用者資料。

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完成透過 Google Cloud 建構網站技能徽章課程,即可獲得入門級技能徽章。 本課程以 Get Cooking in Cloud 系列影片為基礎, 涵蓋以下主題:在 Cloud Run 部署網站在 Compute Engine 託管網頁應用程式在 Google Kubernetes Engine 建立、 部署及擴充網站使用 Cloud Build 將單體式應用程式遷移至微服務架構

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完成建立及管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體技能徽章入門課程,證明您具備下列技能:遷移、設定和管理 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體和資料庫。

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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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「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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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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