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Apply your skills in Google Cloud console
Subhash Saha
Member since 2020
Deploy Your First Agent
Earned May 4, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Jan 4, 2026 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Jan 2, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned Jan 2, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned Dec 30, 2025 EST
運用 Agent Development Kit (ADK) 與 Agent Engine 部署多代理系統
Earned Dec 30, 2025 EST
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Aug 12, 2025 EDT
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化
Earned Aug 11, 2025 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化
Earned Aug 1, 2025 EDT
設定 Google Cloud 網路
Earned Jul 25, 2025 EDT
建立 Google Cloud 網路
Earned Jul 22, 2025 EDT
Create Agents with Generative Playbooks
Earned Jul 16, 2025 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Jul 15, 2025 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念
Earned Jul 13, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned May 24, 2025 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jun 10, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jun 10, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jun 1, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Apr 19, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Apr 14, 2024 EDT
Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.
本課程將複習 Model Armor 的基本安全功能，讓您具備使用這項服務的能力。您將瞭解 LLM 的相關安全風險，以及 Model Armor 如何保護 AI 應用程式。
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Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).
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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.
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本課程說明如何使用 Google Agent Development Kit 建構複雜的多代理系統。您將建構配備工具的虛擬服務專員，並透過從屬關係和流程定義互動方式。您將在本機執行代理，並部署至 Vertex AI Agent Engine，透過代管代理流程執行；Agent Engine 則處理基礎架構決策和資源調度作業。
請注意，這些實驗室是根據這項產品的預先發布版製成。我們會進行維護更新，因此這些研究室將可能出現延遲。
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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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完成 Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：建立及管理多租戶叢集、依據命名空間監控資源使用量、 設定自動調度叢集和 Pod 資源以提升效能、設定負載平衡以最佳化 資源分配，以及導入有效性和完備性探測，確保應用程式維持健康並符合成本效益。
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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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完成「設定 Google Cloud 網路」課程，即可獲得技能徽章。 您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 執行基本的網路工作，包括建立自訂網路、新增子網路防火牆規則，還有建立 VM 並測試 VM 之間的通訊延遲。
This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.
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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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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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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.
本課程旨在說明負責任 AI 技術的概念和 AI 開發原則，同時介紹各項技術，在實務上找出公平性和偏誤，減少 AI/機器學習做法上的偏誤。我們也將探討實用方法和工具，透過 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入負責任 AI 技術的最佳做法。
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本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具，有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
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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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這堂課程會介紹 AI 搜尋技術、工具和應用程式。主題涵蓋使用向量嵌入執行語意搜尋；結合語意和關鍵字做法的混合型搜尋機制；以及運用檢索增強生成 (RAG) 技術建構有基準的 AI 代理，盡可能減少 AI 幻覺。您可以實際使用 Vertex AI Vector Search，打造智慧型搜尋引擎。
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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。
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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本課程介紹的 Gemini 是採用生成式 AI 技術的協作工具，可協助您透過 Google Cloud 使用 Google 產品和服務，開發、測試、部署及管理應用程式。有了 Gemini 的協助，您會學到如何開發和建構網頁應用程式、修正應用程式中的錯誤、開發測試及查詢資料。在實作研究室中，您也會體驗到 Gemini 如何改良軟體開發生命週期 (SDLC)。
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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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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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。
Deploy Your First Agent
Earned May 4, 2026 EDT
部署多代理架構
Earned Jan 4, 2026 EST
Model Armor：保護您部署的 AI 應用程式
Earned Jan 2, 2026 EST
Build AI Agents with Enterprise Databases
Earned Jan 2, 2026 EST
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK)
Earned Dec 30, 2025 EST
運用 Agent Development Kit (ADK) 與 Agent Engine 部署多代理系統
Earned Dec 30, 2025 EST
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Aug 12, 2025 EDT
Google Kubernetes Engine 成本效益最佳化
Earned Aug 11, 2025 EDT
彈性的 Google Cloud 基礎架構：資源調度與自動化
Earned Aug 1, 2025 EDT
設定 Google Cloud 網路
Earned Jul 25, 2025 EDT
建立 Google Cloud 網路
Earned Jul 22, 2025 EDT
Create Agents with Generative Playbooks
Earned Jul 16, 2025 EDT
在 Google Cloud 設定應用程式開發環境
Earned Jul 15, 2025 EDT
重要的 Google Cloud 基礎架構：基本概念
Earned Jul 13, 2025 EDT
Vertex AI Search for Commerce
Earned May 24, 2025 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Jul 21, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Jul 15, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Jul 14, 2024 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jul 8, 2024 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Jul 3, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Jul 2, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Jun 30, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Jun 30, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Jun 30, 2024 EDT
注意力機制
Earned Jun 27, 2024 EDT
圖像生成簡介
Earned Jun 27, 2024 EDT
使用 Gemini：端對端 SDLC
Earned Jun 25, 2024 EDT
使用 Gemini：雲端架構師
Earned Jun 24, 2024 EDT
使用 Gemini：應用程式開發人員
Earned Jun 23, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Jun 10, 2024 EDT
在 Agent Platform 設計提示
Earned Jun 10, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Jun 1, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Apr 19, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Apr 14, 2024 EDT