這堂課程可讓參加人員瞭解如何使用確實有效的設計模式，在 Google Cloud 中打造相當可靠且效率卓越的解決方案。這堂課程接續了「設定 Google Compute Engine 架構」或「設定 Google Kubernetes Engine 架構」課程的內容，並假設參加人員曾實際運用上述任一課程涵蓋的技術。這堂課程結合了簡報、設計活動和實作研究室，可讓參加人員瞭解如何定義業務和技術需求，並在兩者之間取得平衡，設計出相當可靠、可用性高、安全又符合成本效益的 Google Cloud 部署項目。
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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes.
Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.
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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
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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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The Google Cloud Computing Foundations courses are for individuals with little to no background or experience in cloud computing. They provide an overview of concepts central to cloud basics, big data, and machine learning, and where and how Google Cloud fits in.
By the end of the series of courses, learners will be able to articulate these concepts and demonstrate some hands-on skills.
The courses should be completed in the following order:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
This first course provides an overview of cloud computing, ways to use Google Cloud, and different compute options.
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「生成式 AI 代理：實現組織轉型」是 Generative AI Leader 學習路徑的第五門課,也是最後一門。本課程將探討組織如何運用自訂生成式 AI 代理,解決特定的業務難題。您將動手練習建構基本的生成式 AI 代理,同時熟悉這類代理的各種元件,例如模型、推論迴圈和工具。
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Transform Your Work With Gen AI Apps is the fourth course of the Gen AI Leader learning path. This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM. It guides you through concepts like grounding, retrieval augmented generation, constructing effective prompts and building automated workflows.
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Gen AI: Navigate the Landscape is the third course of the Gen AI Leader learning path. Gen AI is changing how we work and interact with the world around us. But as a leader, how can you harness its power to drive real business outcomes? In this course, you explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
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「生成式 AI: 瞭解基礎概念」是 Generative AI Leader 學習路徑的第二門課程。在本課程中,您將瞭解 AI、機器學習和生成式 AI 的差異,以及各種資料類型如何協助生成式 AI 解決業務難題,進而掌握生成式 AI 的基礎概念。您還能深入瞭解 Google Cloud 應對基礎
模型限制的策略,以及開發、部署安全且負責任的 AI 技術時面臨的主要挑戰。
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「生成式 AI：不只是聊天機器人」是 Generative AI Leader 學習路徑的第一門課程,沒有任何修課條件。本課程將帶您超越基本知識,進一步瞭解聊天機器人,探索如何在組織中充分發揮生成式 AI 的潛力。您將瞭解基礎模型和提示工程等概念,掌握善用生成式AI 的關鍵。本課程也會帶您瞭解擬定生成式 AI 策略時的多種重要考量,協助您為組織擬定出成功的策略。
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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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This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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「Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構」介紹了在使用 Google Cloud 時會遇到的重要概念和術語。本課程會透過影片和實作實驗室，介紹並比較 Google Cloud 的多種運算和儲存服務，同時提供重要的資源和政策管理工具。
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完成 在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：運用 Identity and Access Management (IAM) 建立及指派角色、 建立及管理服務帳戶、啟用虛擬私有雲 (VPC) 網路中的私人連線、 運用 Identity-Aware Proxy 限制應用程式存取權、 運用 Cloud Key Management Service (KMS) 管理金鑰和已加密資料，以及建立私人 Kubernetes 叢集。 「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 本課程及結業評量挑戰研究室，即可取得技能徽章 並與親友分享。
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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.
本課程介紹 Google Cloud 中的 AI 和機器學習 (ML) 服務。這些服務可建構預測式和生成式 AI 專案。我們將帶您探索「從資料到 AI」生命週期中適用的技術、產品和工具，包括 AI 基礎、開發選項及解決方案。課程目的是藉由生動的學習體驗與實作練習，增進數據資料學家、AI 開發人員和機器學習工程師的技能與知識。
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完成「開始使用 Pub/Sub」任務，即可獲得 技能徽章。 您將瞭解如何透過 Cloud 控制台使用 Pub/Sub，以及如何使用 Cloud Scheduler 工作節省心力，而 Pub/Sub Lite 則能為大量事件擷取作業。節省費用。 「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。完成這個技能徽章課程和結業評量挑戰實驗室之後， 即可取得技能徽章並與他人分享。
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完成 透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案 課程，即可瞭解如何使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台、AutoML 和自訂訓練服務， 訓練、評估、調整、解釋及部署機器學習模型。 這個技能徽章課程適合專業數據資料學家和機器學習 工程師，完成即可取得中階技能徽章。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應用相關知識。完成這個技能徽章課程 和結業評量挑戰實驗室，就能獲得數位徽章， 並與親友分享。
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在本課程中，您會學到 Google Cloud 上的資料工程、資料工程師的角色與職責，以及這些內容如何對應至 Google Cloud 提供的服務。您也將瞭解處理資料工程難題的許多方法。
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探索生成式 AI - Vertex AI 課程包含一系列實驗室，幫助您瞭解 如何在 Google Cloud 使用生成式 AI。透過實驗室，您將瞭解 如何使用 Vertex AI PaLM API 系列模型，包括 text-bison、chat-bison、 和 textembedding-gecko。您也會瞭解提示設計、最佳做法、 以及這些模型如何用於構思、文字分類、文字擷取、文字 摘要等。您也會瞭解如何透過 Vertex AI 自訂訓練功能調整基礎模型， 並將模型部署至 Vertex AI 端點。
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In this course you will get hands-on in order to work through real-world challenges faced when building streaming data pipelines. The primary focus is on managing continuous, unbounded data with Google Cloud products.
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In this intermediate course, you will learn to design, build, and optimize robust batch data pipelines on Google Cloud. Moving beyond fundamental data handling, you will explore large-scale data transformations and efficient workflow orchestration, essential for timely business intelligence and critical reporting.
Get hands-on practice using Dataflow for Apache Beam and Serverless for Apache Spark (Dataproc Serverless) for implementation, and tackle crucial considerations for data quality, monitoring, and alerting to ensure pipeline reliability and operational excellence. A basic knowledge of data warehousing, ETL/ELT, SQL, Python, and Google Cloud concepts is recommended.
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While the traditional approaches of using data lakes and data warehouses can be effective, they have shortcomings, particularly in large enterprise environments. This course introduces the concept of a data lakehouse and the Google Cloud products used to create one. A lakehouse architecture uses open-standard data sources and combines the best features of data lakes and data warehouses, which addresses many of their shortcomings.
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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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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。
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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完成 在 Vertex AI 設計提示 技能徽章入門課程，即可證明您具備下列技能： 在 Vertex AI 設計提示、分析圖片，以及運用多模態模型生成內容。瞭解如何建立有效的提示、引導生成式 AI 輸出內容， 以及將 Gemini 模型用於實際的行銷情境。 「技能徽章」是 Google Cloud 核發的獨家數位徽章， 用於肯定您在 Google Cloud 產品與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 本課程及結業評量挑戰研究室，即可取得技能徽章 並與親友分享。
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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。
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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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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率
Earned Aug 17, 2025 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲
Earned Aug 6, 2025 EDT
可靠的 Google Cloud 基礎架構：設計與程序
Earned Jul 29, 2025 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy
Earned Jul 28, 2025 EDT
AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned Jul 24, 2025 EDT
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence
Earned Jul 16, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
Earned Jul 10, 2025 EDT
機器學習運作 (MLOps) 與 Vertex AI：模型評估
Earned Jul 2, 2025 EDT
Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
Earned Jun 25, 2025 EDT
生成式 AI 代理：實現組織轉型
Earned Jun 12, 2025 EDT
Gen AI Apps: Transform Your Work
Earned Jun 2, 2025 EDT
Gen AI: Navigate the Landscape
Earned May 26, 2025 EDT
生成式 AI：瞭解基礎概念
Earned May 26, 2025 EDT
生成式 AI：不只是聊天機器人
Earned May 6, 2025 EDT
在 Google Cloud 使用 Terraform 建構基礎架構
Earned Apr 14, 2025 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Earned Apr 14, 2025 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned Apr 7, 2025 EDT
Google Cloud 基礎知識：核心基礎架構
Earned Mar 18, 2025 EDT
在 Google Cloud 實作 Cloud 安全防護措施：基礎知識
Earned Mar 17, 2025 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned Feb 25, 2025 EST
從 BigQuery 資料取得深入分析結果
Earned Feb 10, 2025 EST
基本概念：基礎架構
Earned Nov 8, 2024 EST
為 Looker 資訊主頁和報表準備資料
Earned Nov 7, 2024 EST
Google Cloud 的 AI 和機器學習服務簡介
Earned Nov 7, 2024 EST
開始使用 Pub/Sub
Earned Oct 30, 2024 EDT
透過 Vertex AI 建構及部署機器學習解決方案
Earned Oct 29, 2024 EDT
Google Cloud 中的資料工程簡介
Earned Oct 29, 2024 EDT
探索生成式 AI - Vertex AI
Earned Oct 29, 2024 EDT
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
Earned Sep 24, 2024 EDT
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
Earned Aug 9, 2024 EDT
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Earned Aug 1, 2024 EDT
生成式 AI 適用的機器學習運作 (MLOps)
Earned Jul 28, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：可解釋性與透明度
Earned Jul 28, 2024 EDT
開發人員的負責任 AI 技術：公平性與偏誤
Earned Jul 27, 2024 EDT
使用 Gemini 多模態功能和多模態 RAG 檢查複合型文件
Earned Jul 27, 2024 EDT
Vector Search 和嵌入
Earned Jul 27, 2024 EDT
Vertex AI Studio 簡介
Earned Mar 24, 2024 EDT
建立圖像說明生成模型
Earned Mar 24, 2024 EDT
Transformer 和 BERT 模型
Earned Mar 22, 2024 EDT
編碼器-解碼器架構
Earned Mar 22, 2024 EDT
注意力機制
Earned Mar 22, 2024 EDT
圖像生成簡介
Earned Mar 22, 2024 EDT
在 Vertex AI 設計提示
Earned Mar 19, 2024 EDT
負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則
Earned Mar 16, 2024 EDT
負責任的 AI 技術簡介
Earned Mar 14, 2024 EDT
大型語言模型簡介
Earned Mar 14, 2024 EDT
生成式 AI 簡介
Earned Mar 14, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned Oct 12, 2023 EDT