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Carlos López

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Gold League

11087 points
運用 Google Cloud 偵測、因應網路攻擊並執行復原工作 Earned May 23, 2026 EDT
Cloud 安全風險:找出並防範威脅 Earned May 15, 2026 EDT
全面整合:為成為 Cloud 資安分析師做好準備 Earned May 15, 2026 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式 Earned May 13, 2026 EDT
Cloud 安全風險管理策略 Earned May 13, 2026 EDT
Cloud 運算中的安全性原則簡介 Earned May 13, 2026 EDT
Model Armor:保護您部署的 AI 應用程式 Earned May 11, 2026 EDT
AI 世界的安全防護簡介 Earned May 11, 2026 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI:模型評估 Earned May 10, 2026 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned May 10, 2026 EDT

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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大型語言模型 (LLM) 誕生之後,生成式 AI 應用程式帶來的嶄新使用者體驗,可說是幾乎前所未有。身為應用程式開發人員,您要如何在 Google Cloud,運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式? 本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式,以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG),透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。

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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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人工智慧 (AI) 帶來轉型可能,但全新資安挑戰也隨著出現。本課程介紹資料安全和保護的策略,可幫助相關領域的領導者,在企業內部安全地管理 AI。您可以瞭解如何建立框架,主動辨別和減輕 AI 特有的風險、保護機密資料、確實法規遵循,並打造堅韌的 AI 基礎架構。我們提供四個不同產業的案例,帶您探索如何實際應用這些策略。

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本課程針對評估生成式和預測式 AI 模型,向機器學習從業人員介紹相關的基礎工具、技術和最佳做法。模型評估是機器學習的重要領域,確保這類系統能在正式環境中提供可靠、準確且成效優異的結果。 學員將深入瞭解多種評估指標與方法,以及適用於不同模型類型和工作的應用方式。此外,也會特別介紹生成式 AI 模型帶來的獨特難題,並提供有效的應對策略。透過 Google Cloud Vertex AI 平台,學員將瞭解在模型挑選、最佳化和持續監控方面,該如何導入穩健的評估程序。

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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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