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Apply your skills in Google Cloud console

Sanjeevikumar R

Member since 2026

Silver League

11585 points
AI 基礎架構：網路技術 Earned May 2, 2026 EDT
AI 基礎架構：儲存空間選項 Earned May 2, 2026 EDT
AI 基礎架構：部署類型 Earned May 2, 2026 EDT
AI 基礎架構：Cloud TPU Earned May 2, 2026 EDT
AI 基礎架構：Cloud GPU Earned May 2, 2026 EDT
AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介 Earned May 2, 2026 EDT
Agent Assist and its Gen AI Capabilities Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型 Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式 Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI：掌握幕後技術與環境 Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念 Earned May 2, 2026 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人 Earned May 2, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介 Earned May 2, 2026 EDT
使用 Gemini：數據資料學家和分析師 Earned Apr 29, 2026 EDT

歡迎來到「AI 基礎架構：網路技術」課程。本課程將說明如何運用 Google Cloud 的高頻寬、低延遲基礎架構，最佳化調整 AI 系統所有元件之間的資料傳輸和通訊。最後，您將掌握網路在整個 AI 管道 (從資料擷取、訓練到推論) 發揮的關鍵作用，並採取最佳做法，確保工作負載能以最高速度運作。

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在本課程中，您將全面瞭解 Google Cloud 提供的儲存空間解決方案，專門用於 AI 和高效能運算 (HPC) 的工作負載。您將學習如何根據機器學習生命週期的各個階段，選擇合適的儲存空間；以及探索如何在訓練期間將 I/O 效能最佳化、管理準備資料所需的龐大資料集，以及用低延遲提供模型構件。透過實際例子和示範，您將掌握專業知識，得以設計穩健的儲存空間解決方案，並加快 AI 創新。

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這堂課程會完整說明如何在 Google Cloud 部署、管理及最佳化調整 AI 和高效能運算 (HPC) 工作負載。藉由一系列課堂和實務示範，您會瞭解不同的部署策略，從使用 Google Compute Engine (GCE) 的高度可自訂環境，到 Google Kubernetes Engine (GKE) 等代管解決方案。具體來說，您會學到如何建立叢集及部署 GKE，以便執行推論工作。

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歡迎來到 Cloud TPU 課程。我們將探討在各種情境下使用 TPU 的優缺點，並比較不同的 TPU 加速器，協助您選擇合適的工具。您將瞭解如何盡可能提高 AI 模型的效能和效率，以及互通的 GPU/TPU 對於打造靈活的機器學習工作流程有多重要。我們會透過引人入勝的內容和實際演示，一步步引導您有效運用 TPU。

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想瞭解 AI 背後的強大硬體嗎？本單元將深入解析針對效能最佳化的 AI 電腦，說明其重要性。我們將探討 CPU、GPU 和 TPU 如何大幅加速 AI 任務運算，分析各自的特點，以及 AI 軟體如何充分利用這些硬體效能。單元結束後，您將清楚掌握如何根據 AI 專案挑選合適的 GPU，並做出明智的 AI 工作負載決策。

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準備開始使用 AI Hypercomputer 了嗎？這門課程可讓您快速上手！我們將介紹這個架構的基本概念，以及此架構如何幫助 AI 處理 AI 工作負載。您將瞭解 Hypercomputer 內的不同元件，例如 GPU、TPU 和 CPU，以及如何視需求選擇合適的部署方法。

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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.

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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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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Gen AI Leader 學習路徑的第五堂也是最後一堂課程。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理，解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理，同時探索這類代理的各種元件，例如模型、推論迴圈和工具。

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「生成式 AI 應用程式：徹底改變工作方式」是 Generative AI Leader 學習路徑的第四門課程。本課程將介紹 Google 的生成式 AI 應用程式,例如 Gemini for Workspace 和NotebookLM,也會引導您瞭解各種概念,像是建立基準、檢索增強生成、建構有效的提示詞,以及打造自動化工作流程等。

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「生成式 AI：掌握幕後技術與環境」是 Generative AI Leader 學習路徑的第三門課程。生成式 AI 正在改變我們的工作方式,以及我們如何與周遭的世界互動。身為領導者,您要如何駕馭 AI 強大的功能,創造實際業務成果?在本課程中,您將認識建構生成式 AI 解決方案時的各個層面、Google Cloud 產品,以及選擇解決方案時應考量的因素。

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「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎 模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。

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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。

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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第一堂。本課程將介紹網路安全的必要基礎，包括安全防護生命週期、數位轉型和雲端運算的重要概念。您將瞭解初級雲端資安分析師用來自動執行工作的常見工具。

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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。

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