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在 Google Cloud 控制台中运用您的技能

서영 GOOGLEUSER

成为会员时间：2022

使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Jun 4, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Jun 3, 2025 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps) Earned Jun 3, 2025 EDT
Vector Search 和嵌入 Earned Jun 1, 2025 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Sep 25, 2023 EDT
建立圖像說明生成模型 Earned Sep 25, 2023 EDT
Transformer 和 BERT 模型 Earned Sep 25, 2023 EDT
注意力機制 Earned Sep 25, 2023 EDT
編碼器-解碼器架構 Earned Sep 25, 2023 EDT
圖像生成簡介 Earned Sep 25, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Sep 25, 2023 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Sep 25, 2023 EDT
大型語言模型簡介 Earned Sep 25, 2023 EDT
生成式 AI 簡介 Earned Sep 25, 2023 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions Earned Oct 25, 2022 EDT
Google Cloud 中的 Kubernetes Earned Jul 19, 2022 EDT
基本概念：基礎架構 Earned Jun 16, 2022 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Jun 14, 2022 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure Earned May 8, 2022 EDT
Google Cloud Essentials Earned Apr 12, 2022 EDT

完成 使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 生成文字、透過 Python SDK 和 Gemini API 呼叫函式，以及運用 Cloud Run 部署 Streamlit 應用程式。 您將瞭解如何以不同方式透過提示請 Gemini 生成文字、使用 Cloud Shell 測試及疊代 Streamlit 應用程式，隨後封裝成 Docker 容器並在 Cloud Run 中部署。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章，用於肯定您在 Google Cloud 產品和服務方面的精通程度， 代表您已通過測驗，能在互動式實作環境中應用相關知識。 完成這個課程及結業評量挑戰實驗室，即可取得技能徽章並與他人分享。

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完成「Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式」技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能：圖片辨識、自然語言處理、 使用 Google 強大的 Gemini 和 Imagen 模型生成圖片，以及在 Vertex AI 平台上部署應用程式。

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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。

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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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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

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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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如果您是剛起步的雲端開發人員， 想在 Google Cloud Essentials 外獲得更多實作經驗，歡迎參加本課程。您將透過實作實驗室， 深入瞭解 Cloud Storage 和其他重要應用程式服務，例如： Monitoring 和 Cloud Functions。您將習得 在任何 Google Cloud 專案都適用的寶貴技能。

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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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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In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.

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