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kishore kalidindi

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Bronze League

28000 points
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Feb 17, 2025 EST
[DEPRECATED] Advanced Performance Measurement Earned Jan 14, 2025 EST
Advanced Conversation Design Earned Jan 13, 2025 EST
建立採用有狀態流程的對話式代理 Earned Jan 12, 2025 EST
對話設計基礎概念 Earned Jan 9, 2025 EST
[DEPRECATED] DFCX Bot Building Quality Assurance and Deployment Lifecycle Earned Jan 3, 2025 EST
[Deprecated] Virtual FAQ with data store agents Earned Jan 2, 2025 EST
Conversational AI Voice and Chat Integrations Earned Dec 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Basic Performance Measurement Earned Dec 16, 2024 EST
[DEPRECATED] Agent Summarization (Custom) Earned Dec 16, 2024 EST
對話式 AI 與互動架構 Earned Dec 15, 2024 EST
Agent Assist 及其生成式 AI 功能 Earned Dec 13, 2024 EST
Implement Enterprise Design Patterns with CX Agent Studio Earned Dec 13, 2024 EST
[Deprecated] Advanced Webhook Concepts Earned Dec 12, 2024 EST
[DEPRECATED] Webhook fundamentals Earned Dec 12, 2024 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Feb 20, 2024 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned Jul 21, 2023 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Jun 25, 2023 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Jun 25, 2023 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Jun 17, 2023 EDT
注意力機制 Earned Jun 16, 2023 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Jun 16, 2023 EDT
圖像生成簡介 Earned Jun 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Jun 15, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Jun 15, 2023 EDT
大型語言模型簡介 Earned Jun 15, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Jun 14, 2023 EDT
Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Aug 5, 2019 EDT
Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network Earned May 6, 2019 EDT

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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In this course, you will learn about advanced methods and tools to monitor the performance of your virtual agents in Dialogflow CX

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In this course, you will learn the advanced conversational design principles for both the Voice and Caht channels to craft engaging and effective end-to-end experiences that emulate human-like interactions.

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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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這堂課程會介紹對話設計的基礎原則，協助您打造吸引人又有效的聊天機器人服務，模擬真人互動般的體驗。

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This course explores the quality assurance best practices and the tools available in Dialogflow CX to ensure production grade quality during Virtual Agent development, as well as the key tenets for the creation of a robust end to end deployment lifecycle

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In this course, you will learn how to develop a generative agent capable of answering questions from websites, documents, and/or unstructured data.

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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.

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This course explores the fundamentals of the feedback loop process for Virtual Agent development and introduces the native capabilities within Dialogflow CX that support it

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In this course you will learn how Contact Center AI Agent Assist can help distill complex customer interactions into concise and clear summaries.

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本課程將介紹 Gemini Enterprise for Customer Experience (GECX) 及其強大的生成式 AI 功能，顛覆您對客服的認知。首先，您將回顧客服中心的發展歷程，瞭解這類機構的演變，以及生成式 AI 如何推動其發展。接著，課程會深入探討 GECX 解決方案的核心要素，看看各元件如何發揮功用，進而提供卓越的客戶體驗。最後，則會介紹 GECX 能為企業帶來哪些重要商業價值，並說明如何規劃實際應用方式與各類使用者角色，以便運用這項創新解決方案創造效益。

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充分利用生成式 AI 的强大功能，打造智能的自动化智能体。完成本课程后，您将能够开发数据存储区智能体，该智能体可以自动从您的网站、文档或结构化数据中提取并合成信息，从而即时回答各类复杂问题。告别静态常见问题解答，您的新智能体将提供动态、准确的答案，甚至还会显示原始来源网址，而这一切只需通过简单快速的设置即可实现。

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This course explores using enterprise design patterns to build scalable, reliable, and secure agents within CX Agent Studio. Additionally, it covers navigating the complete development lifecycle by deploying multi-layered application security and locking down cloud infrastructure perimeters. It details the core pillars of multi-turn session persistence and real-time audio supervision to facilitate safe, continuous conversational experiences.

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This course explores advanced technical considerations to optimize Webhook connectivity for comprehensive, end-to-end, Virtual Agent self-service experiences.

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In this course, you will learn the important role that different types of webhooks play in Dialogflow CX development, and how to effectively integrate them into your routine configuration of a Virtual Agent.

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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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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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本課程會介紹 Vertex AI Studio。您可以運用這項工具和生成式 AI 模型互動、根據商業構想設計原型，並投入到正式環境。透過身歷其境的應用實例、有趣的課程及實作實驗室，您將能探索從提示到正式環境的生命週期，同時學習如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計、提示工程和模型調整。這個課程的目標是讓您能運用 Vertex AI Studio，在專案中發揮生成式 AI 的潛能。

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本課程說明如何使用深度學習來建立圖像說明生成模型。您將學習圖像說明生成模型的各個不同組成部分，例如編碼器和解碼器，以及如何訓練和評估模型。在本課程結束時，您將能建立自己的圖像說明生成模型，並使用模型產生圖像說明文字。

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這堂課程將說明變換器架構，以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型，同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外，也會介紹 BERT 適用的各種任務，像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。

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本課程將介紹注意力機制，說明這項強大技術如何讓類神經網路專注於輸入序列的特定部分。此外，也將解釋注意力的運作方式，以及如何使用注意力來提高各種機器學習任務的成效，包括機器翻譯、文字摘要和回答問題。

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本課程概要說明解碼器與編碼器的架構，這種強大且常見的機器學習架構適用於序列對序列的任務，例如機器翻譯、文字摘要和回答問題。您將認識編碼器與解碼器架構的主要元件，並瞭解如何訓練及提供這些模型。在對應的研究室逐步操作說明中，您將學習如何從頭開始使用 TensorFlow 寫程式，導入簡單的編碼器與解碼器架構來產生詩詞。

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本課程將介紹擴散模型，這是一種機器學習模型，近期在圖像生成領域展現亮眼潛力。概念源自物理學，尤其深受熱力學影響。過去幾年來，在學術界和業界都是炙手可熱的焦點。在 Google Cloud 中，擴散模型是許多先進圖像生成模型和工具的基礎。課程將介紹擴散模型背後的理論，並說明如何在 Vertex AI 上訓練和部署這些模型。

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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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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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Kubernetes 是最受歡迎的容器自動化調度管理系統，Google Kubernetes Engine 則專門支援 Google Cloud 中的 代管 Kubernetes 部署項目。這門進階課程將帶您實際練習設定 Docker 映像檔和容器，並部署完整的 Kubernetes Engine 應用程式。 您會學到如何將容器自動化調度管理機制， 整合到自己的工作流程，這些技巧相當實用。 想透過實作挑戰實驗室展現 技能、驗收學習成果嗎？本課程結束後，再完成 在 Google Cloud 部署 Kubernetes 應用程式課程 結尾的挑戰實驗室，即可獲得專屬 Google Cloud 數位徽章。

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Networking is a principle theme of cloud computing. It’s the underlying structure of Google Cloud, and it’s what connects all your resources and services to one another. This course will cover essential Google Cloud networking services and will give you hands-on practice with specialized tools for developing mature networks. From learning the ins-and-outs of VPCs, to creating enterprise-grade load balancers, Automate Deployment and Manage Traffic on a Google Cloud Network will give you the practical experience needed so you can start building robust networks right away.

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