Muhammad Ridzki Nugraha
Member since 2024
Silver League
62975 points
使用 Gemini：雲端架構師
Earned Oct 8, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Oct 8, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Oct 8, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Oct 8, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Oct 8, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Oct 8, 2024 EDT
使用 Google Data Cloud 共用資料
Earned Oct 7, 2024 EDT
運用 Google Cloud 人工智慧推動創新
Earned Oct 7, 2024 EDT
運用 Google Cloud 探索資料轉換功能
Earned Oct 7, 2024 EDT
透過 Google Cloud 進行數位轉型
Earned Oct 7, 2024 EDT
以串流方式將分析資料傳入 BigQuery
Earned Oct 6, 2024 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Oct 5, 2024 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲
Earned Oct 5, 2024 EDT
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Sep 29, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud
Earned Sep 15, 2024 EDT
使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程
Earned Sep 15, 2024 EDT
探索生成式 AI - Agent Platform
Earned Aug 28, 2024 EDT
在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini
Earned Aug 28, 2024 EDT
使用 Gemini：數據資料學家和分析師
Earned Aug 27, 2024 EDT
使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Aug 26, 2024 EDT
使用 Cloud Vision API 分析圖片
Earned Aug 26, 2024 EDT
使用 Google API 分析語音和語言
Earned Aug 26, 2024 EDT
在 Looker 建構 LookML 物件
Earned Aug 25, 2024 EDT
監控及管理 Google Cloud 資源
Earned Aug 25, 2024 EDT
建立及管理 AlloyDB 執行個體
Earned Aug 24, 2024 EDT
運用 BigQuery ML 建立機器學習模型
Earned Aug 23, 2024 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned May 5, 2024 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned May 4, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Apr 20, 2024 EDT
建立 Google Cloud 網路
Earned Apr 14, 2024 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Apr 13, 2024 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Apr 13, 2024 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud
Earned Apr 6, 2024 EDT
開始使用 Google Kubernetes Engine
Earned Mar 27, 2024 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化
Earned Mar 26, 2024 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：核心服務
Earned Mar 25, 2024 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念
Earned Mar 24, 2024 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned Mar 22, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep
Earned Mar 18, 2024 EDT
在 Google Cloud 為機器學習 API 準備資料
Earned Mar 13, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 中的資料、機器學習和 AI
Earned Mar 12, 2024 EDT
建構安全的 Google Cloud 網路
Earned Mar 10, 2024 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Mar 10, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 的網路與安全性
Earned Mar 10, 2024 EDT
Google Cloud 運算的基本概念：Google Cloud 基礎架構
Earned Mar 8, 2024 EST
在 Compute Engine 導入 Cloud Load Balancing
Earned Mar 6, 2024 EST
Google Cloud 運算的基本概念：Cloud 運算基礎知識
Earned Mar 4, 2024 EST
本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助管理員在 Google Cloud 佈建基礎架構。您將瞭解如何透過提示讓 Gemini 解釋基礎架構、部署 GKE 叢集，以及更新既有的基礎架構。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良 GKE 的部署工作流程。
Duet AI 已更名為 Gemini，這是我們的新一代模型。
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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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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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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
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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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人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 象徵著資訊技術的重大演進，正迅速改變各行各業。在「運用 Google Cloud 人工智慧推動創新」課程中，我們會探討組織如何運用 AI 和機器學習技術，翻轉業務流程。
本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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雲端技術是強大的資產，與資料搭配後，將成為創新和提升客戶體驗的催化劑。「運用 Google Cloud 探索資料轉換功能」課程將探討機構如何運用雲端，讓資料更易於存取、做為行動依據和更有價值。
這門課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在協助個人在職務上成長，並打造企業的未來。
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數位轉型是現代組織必經的關鍵旅程，而建立穩固的雲端運算基礎，是跨出有意義創新的第一步。本課程「透過 Google Cloud 進行數位轉型」，將會介紹核心技術和策略框架，協助組織革新營運方式，並探討基本的雲端概念、全球網路基礎架構和共同責任模式，幫助主管在雲端之路上自信前行。本課程是 Cloud Digital Leader 學習路徑的一部分，旨在促進個人職能發展，並打造企業的未來。
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完成「以串流方式將分析資料傳入 BigQuery」課程，即可獲得技能徽章。 在此課程中，您將綜合應用 Pub/Sub、Dataflow 和 BigQuery，並以串流方式傳送 資料進行分析。
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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。
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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 Data Studio 中 透過連結 BigQuery 資料建立報表。
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Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
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完成使用 BigQuery ML 為預測模型進行資料工程技能徽章中階課程， 即可證明自己具備下列知識與技能：運用 Dataprep by Trifacta 建構連至 BigQuery 的資料轉換 pipeline； 使用 Cloud Storage、Dataflow 和 BigQuery 建構「擷取、轉換及載入」(ETL) 工作負載， 以及使用 BigQuery ML 建構機器學習模型。
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「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。
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這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini，讓您瞭解 Gemini API 及 Gemini 生成式 AI 模型，並學習如何透過程式碼存取 Gemini 模型。另外，您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示，測試模型的功能。
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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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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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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。
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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。
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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。
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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。
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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「運用 BigQuery ML 建立機器學習模型」技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 可使用 BigQuery ML 建立及評估機器學習模型，並根據資料進行預測。
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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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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完成 建立 Google Cloud 網路 課程即可獲得技能徽章。這個課程將說明 部署及監控應用程式的多種方法，包括查看 IAM 角色及新增/移除 專案存取權、建立虛擬私有雲網路、部署及監控 Compute Engine VM、編寫 SQL 查詢、在 Compute Engine 部署及監控 VM，以及 使用 Kubernetes 透過多種方法部署應用程式。
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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。
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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.
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歡迎參加「開始使用 Google Kubernetes Engine」課程。Kubernetes 是位於應用程式和硬體基礎架構之間的軟體層。如果您對這項技術感興趣，這堂課程可以滿足您的需求。有了 Google Kubernetes Engine，您就能在 Google Cloud 中以代管服務的形式使用 Kubernetes。
本課程的目標在於介紹 Google Kubernetes Engine (常簡稱為 GKE) 的基本概念，以及如何將應用程式容器化，以便在 Google Cloud 中執行。課程首先會初步介紹 Google Cloud，隨後簡介容器、Kubernetes、Kubernetes 架構和 Kubernetes 作業。
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化，以及代管服務。
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外，這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案，包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單，以及資源監控功能。
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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務，尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室，可讓參加人員探索及部署解決方案元素，例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外，您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法，以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。
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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook , and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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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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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。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、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，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程：
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
本系列的最後一堂課回顧了代管大數據服務、機器學習與這項技術的價值，以及如何獲得技能徽章，進一步展示您的 Google Cloud 技能。
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完成「建構安全的 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。本課程將說明多項網路相關 資源，協助您在 Google Cloud 建構、調度資源和保護應用程式。
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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 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。
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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。這些課程會概略介紹雲端基礎知識、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，學員將能闡述這些概念並展示實用技能。學員需依序完成課程：
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
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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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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
第一門課會概略說明雲端運算、Google Cloud 的使用方式，以及不同的運算選項。
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