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Digambar Khodse

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負責任的 AI 技術：透過 Google Cloud 採用 AI 開發原則 Earned Apr 24, 2025 EDT
透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 Earned Apr 23, 2025 EDT
Deploy, Test & Evaluate Gen AI Apps Earned Apr 22, 2025 EDT
使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式 Earned Apr 21, 2025 EDT
運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 Earned Apr 21, 2025 EDT
透過 BigQuery 建構資料倉儲 Earned Apr 20, 2025 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Apr 19, 2025 EDT
Text Prompt Engineering Techniques Earned Apr 17, 2025 EDT
Gemini 和 Imagen 實務應用：建構 AI 應用程式 Earned Apr 17, 2025 EDT
在 Vertex AI 設計提示 Earned Apr 16, 2025 EDT
透過 Gemini in BigQuery 提升工作效率 Earned Apr 14, 2025 EDT
在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式 Earned Apr 8, 2025 EDT
Generative AI for Document Processing Earned Apr 5, 2025 EDT
Experimenting and Evaluating your Gen AI models Earned Apr 5, 2025 EDT
Vertex AI Studio 簡介 Earned Apr 1, 2025 EDT
在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini 1.0 Pro Earned Mar 28, 2025 EDT
負責任的 AI 技術簡介 Earned Feb 28, 2025 EST
大型語言模型簡介 Earned Feb 28, 2025 EST
生成式 AI 簡介 Earned Feb 28, 2025 EST

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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完成 透過 Google Cloud Observability 監控及記錄系統狀態 技能徽章入門課程， 即可證明您具備下列技能：監控 Compute Engine 中的虛擬機器、 運用 Cloud Monitoring 監管多項專案、在 Cloud Functions 延伸應用監控和記錄功能、 建立和傳送自訂應用程式指標，以及根據自訂指標設定 Cloud Monitoring 快訊。

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All applications, including generative AI applications, should be deployed securely & have their performance monitored. In this course, you will explore a pattern for easily securing prototype generative AI applications for internal tool use or customer demos. Additionally, you will learn strategies to unit test generative AI applications and evaluate their performance with the Rapid Evaluation API.

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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。

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完成 運用 Cloud Run 開發無伺服器應用程式 技能徽章中階課程， 即可證明您具備下列技能：整合 Cloud Run 和 Cloud Storage 以管理資料、 使用 Cloud Run 和 Pub/Sub 架構可復原的非同步系統、 使用 Cloud Run 建構 REST API 閘道，以及在 Cloud Run 建構及部署服務。

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完成 透過 BigQuery 建構資料倉儲 技能徽章中階課程，即可證明您具備下列技能： 彙整資料以建立新資料表、排解彙整作業問題、利用聯集附加資料、建立依日期分區的資料表， 以及在 BigQuery 使用 JSON、陣列和結構體。

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.

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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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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。

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本課程會說明 Gemini in BigQuery，這是一套由 AI 輔助的功能，可協助「從資料到 AI」的工作流程。這些功能包含資料探索和準備、程式碼生成和疑難排解，以及工作流程探索和視覺化。本課程將透過概念解說、應用實例和實作實驗室，協助資料從業人員提升工作效率，並加速開發 pipeline。

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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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Explore how to use AI to automate document processing tasks, such as classifying documents, extracting data from documents, and summarizing documents. Learn how to use the Document AI Workbench to create custom document extractors and summarizers. Upload documents, define fields, create versions, and call endpoints to get structured data and summaries back. Discover a new service called Document AI Warehouse, which is a fully managed service to search, store, govern, and manage documents and their extracted metadata. You will also learn about how it integrates with other Google Cloud services like Document AI, BigQuery, and Cloud Storage.

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Model experimentation and evaluation are critical steps in the journey to productionalize an LLM. This course introduces new tools that will help simplify these tasks.

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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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這個簡短的課程會說明如何在 Google Cloud 整合應用程式與 Gemini 1.0 Pro 模型，讓您瞭解 Gemini API 及其生成式 AI 模型，並學習如何透過程式碼存取 Gemini 1.0 Pro 和 Gemini 1.0 Pro Vision 模型。另外，您會在應用程式中使用文字、圖片和影片提示，測試模型的功能。

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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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