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Apply your skills in Google Cloud console
Chrystina C
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Diamond League
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全面整合：為成為 Cloud 資安分析師做好準備
Earned Mar 21, 2026 EDT
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作
Earned Mar 21, 2026 EDT
Cloud 安全風險：找出並防範威脅
Earned Mar 18, 2026 EDT
Cloud 安全風險管理策略
Earned Mar 12, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介
Earned Mar 10, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Mar 8, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Mar 7, 2026 EST
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Mar 7, 2026 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Mar 7, 2026 EST
Vector Search 和嵌入
Earned Mar 6, 2026 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Mar 4, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Feb 3, 2026 EST
建立圖像說明生成模型
Earned Feb 3, 2026 EST
Transformer 和 BERT 模型
Earned Feb 3, 2026 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Jan 16, 2026 EST
注意力機制
Earned Jan 16, 2026 EST
圖像生成簡介
Earned Jan 16, 2026 EST
這是 Google Cloud 網路安全專業證書課程的第五門課，在本課程中，您將在互動式總結專案中，結合並應用雲端安全原則、風險管理、安全漏洞識別、事件管理和危機溝通等重要概念。此外，您還會完成履歷更新，並實際練習所有新學到的面試技巧，為應徵和面試這個領域的工作做好準備。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第四堂。本課程將著重於培養記錄、安全防護和快訊監控能力，以及攻擊防範技術。您將學到如何自訂威脅資訊、管理事件、處理危機溝通、進行根本原因分析，以及掌握事件應變和事後溝通的訣竅。您將學習如何使用 Google Cloud 工具找出入侵指標，並為業務永續性和災難復原做好準備。除了技術能力，您還需要持續更新履歷，並練習面試技巧。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第三堂。本課程將探討雲端環境中的身分管理和存取控管原則，涵蓋 AAA (驗證、授權和稽核)、憑證處理和憑證管理等重要元素。此外，您還會學到威脅與安全漏洞管理、雲端原生原則和資料保護措施等重要主題。您完成本課程後，將具備保護雲端資源和組織機密資訊所需的技能與知識。此外，您還能繼續使用跟職涯有關的資源，精進面試技巧，準備邁向職涯發展的下一步。
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這是 Google Cloud 網路安全專業證書五堂課程中的第二堂。本課程將介紹廣泛使用的雲端風險管理架構，探討安全領域、法規遵循生命週期，以及 HIPAA、NIST CSF 和 SOC 等業界標準。您將學會識別風險、實作安全控管措施、評估法規遵循情形，以及管理資料保護作業。此外，您還將實際操作 Google Cloud 和多雲端工具，瞭解如何因應風險和法規遵循需求。本課程也納入求職和面試準備技巧，提供全方位基礎知識，協助學員瞭解並有效應對雲端風險管理的複雜現況。
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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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本課程涵蓋「AI 隱私權」和「AI 安全性」這兩個重要主題。我們將介紹實用的方法和工具，協助您運用 Google Cloud 產品和開放原始碼工具，導入 AI 隱私權和安全性的建議做法。
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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。
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。
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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。
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。
全面整合：為成為 Cloud 資安分析師做好準備
Earned Mar 21, 2026 EDT
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作
Earned Mar 21, 2026 EDT
Cloud 安全風險：找出並防範威脅
Earned Mar 18, 2026 EDT
Cloud 安全風險管理策略
Earned Mar 12, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介
Earned Mar 10, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Mar 8, 2026 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：隱私權與安全性
Earned Mar 7, 2026 EST
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Mar 7, 2026 EST
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Mar 7, 2026 EST
Vector Search 和嵌入
Earned Mar 6, 2026 EST
Vertex AI Studio 簡介
Earned Mar 4, 2026 EST
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Feb 3, 2026 EST
建立圖像說明生成模型
Earned Feb 3, 2026 EST
Transformer 和 BERT 模型
Earned Feb 3, 2026 EST
編碼器-解碼器架構
Earned Jan 16, 2026 EST
注意力機制
Earned Jan 16, 2026 EST
圖像生成簡介
Earned Jan 16, 2026 EST