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Eliza Sarobhasa

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Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud徽章 Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud Earned Oct 14, 2024 EDT
Set Up a Google Cloud Network徽章 Set Up a Google Cloud Network Earned Oct 14, 2024 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud徽章 Logging and Monitoring in Google Cloud Earned Oct 14, 2024 EDT
Develop your Google Cloud Network徽章 Develop your Google Cloud Network Earned Sep 12, 2024 EDT
Set Up an App Dev Environment on Google Cloud徽章 Set Up an App Dev Environment on Google Cloud Earned Aug 13, 2024 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine徽章 Implement Load Balancing on Compute Engine Earned Aug 8, 2024 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 繁體中文徽章 Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - 繁體中文 Earned Jul 10, 2024 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - 繁體中文徽章 Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - 繁體中文 Earned Jan 22, 2024 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder徽章 Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned Jan 22, 2024 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 繁體中文徽章 Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - 繁體中文 Earned Jan 21, 2024 EST
Introduction to Vertex AI Studio - 繁體中文徽章 Introduction to Vertex AI Studio - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Create Image Captioning Models - 繁體中文徽章 Create Image Captioning Models - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Transformer Models and BERT Model - 繁體中文徽章 Transformer Models and BERT Model - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Encoder-Decoder Architecture - 繁體中文徽章 Encoder-Decoder Architecture - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Attention Mechanism - 繁體中文徽章 Attention Mechanism - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Introduction to Image Generation - 繁體中文徽章 Introduction to Image Generation - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 繁體中文徽章 Generative AI Fundamentals - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Introduction to Responsible AI - 繁體中文徽章 Introduction to Responsible AI - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Introduction to Large Language Models - 繁體中文徽章 Introduction to Large Language Models - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Introduction to Generative AI - 繁體中文徽章 Introduction to Generative AI - 繁體中文 Earned Jan 20, 2024 EST
Getting Started with Google Kubernetes Engine - 繁體中文徽章 Getting Started with Google Kubernetes Engine - 繁體中文 Earned Jun 21, 2022 EDT
Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 繁體中文徽章 Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process - 繁體中文 Earned Jun 20, 2022 EDT
Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - 繁體中文徽章 Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation - 繁體中文 Earned Jun 19, 2022 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - 繁體中文徽章 Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation - 繁體中文 Earned Jun 19, 2022 EDT
Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - 繁體中文徽章 Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services - 繁體中文 Earned Jun 18, 2022 EDT

Complete the intermediate Build Infrastructure with Terraform on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: Infrastructure as Code (IaC) principles using Terraform, provisioning and managing Google Cloud resources with Terraform configurations, effective state management (local and remote), and modularizing Terraform code for reusability and organization. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Set Up a Google Cloud Network course, where you will learn how to perform basic networking tasks on Google Cloud Platform - create a custom network, add subnets firewall rules, then create VMs and test the latency when they communicate with each other. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.

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Earn a skill badge by completing the Develop your Google Cloud Network course, where you learn multiple ways to deploy and monitor applications including how to: explore IAM rols and add/remove project access, create VPC networks, deploy and monitor Compute Engine VMs, write SQL queries, deploy and monitor VMs in Compute Engine, and deploy applications using Kubernetes with multiple deployment approaches. A skill badge is an exclusivedigital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Set Up an App Dev Environment on Google Cloud course, where you learn how to build and connect storage-centric cloud infrastructure using the basic capabilities of the of the following technologies: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions, and Pub/Sub. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

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完成 Implement Load Balancing on Compute Engine 技能徽章入門課程,即可證明您具備下列技能: 編寫 gcloud 指令和使用 Cloud Shell、在 Compute Engine 建立及部署虛擬機器, 以及設定網路和 HTTP 負載平衡器。 「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。完成這個課程及挑戰研究室 最終評量,即可取得技能徽章並與親友分享。

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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研究室,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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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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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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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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Vertex AI Studio 可用於生成式 AI 模型的原型設計和自訂。本課程會介紹這項工具,並透過沉浸式課程、生動示範和實作研究室,讓您將瞭解生成式 AI 的工作流程,以及如何將 Vertex AI Studio 運用在多模態版 Gemini 應用程式、提示設計和模型調整。目的是讓您能運用 Vertex AI Studio,發揮專案中這些模型的潛能。

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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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歡迎參加「開始使用 Google Kubernetes Engine」課程。Kubernetes 是位於應用程式和硬體基礎架構之間的軟體層。如果您對這項技術感興趣,這堂課程可以滿足您的需求。有了 Google Kubernetes Engine,您就能在 Google Cloud 中以代管服務的形式使用 Kubernetes。 本課程的目標在於介紹 Google Kubernetes Engine (常簡稱為 GKE) 的基本概念,以及如何將應用程式容器化,以便在 Google Cloud 中執行。課程首先會初步介紹 Google Cloud,隨後簡介容器、Kubernetes、Kubernetes 架構和 Kubernetes 作業。

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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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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務。這堂課結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,包括安全地建立互連網路、負載平衡、自動調度資源、基礎架構自動化,以及代管服務。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,尤其側重於 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、虛擬機器和應用程式服務等基礎架構元件。您會瞭解如何透過控制台和 Cloud Shell 使用 Google Cloud。另外,您也能瞭解雲端架構師的職責、基礎架構設計方法,以及具備虛擬私有雲 (VPC)、專案、網路、子網路、IP 位址、路徑和防火牆規則的虛擬網路設定。

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這堂隨選密集課程會向參加人員說明 Google Cloud 提供的全方位彈性基礎架構和平台服務,並將重點放在 Compute Engine。這堂課程結合了視訊講座、示範和實作研究室,可讓參加人員探索及部署解決方案元素,例如網路、系統和應用程式服務等基礎架構元件。另外,這堂課也會介紹如何部署實用的解決方案,包括客戶提供的加密金鑰、安全性和存取權管理機制、配額與帳單,以及資源監控功能。

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