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AI 基礎架構：AI Hypercomputer 簡介

探索 Google Cloud AI Hypercomputer 架構基礎，學習 GPU、TPU 和 CPU 元件選擇與部署方法，有效加速 AI 訓練與推論工作負載。

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• 2 hours 3 minutes
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AI 基础设施：存储选项

探索 Google Cloud 为 AI 和 HPC 工作负载提供的存储解决方案，掌握优化 I/O 性能、管理数据集及低延迟部署模型的最佳实践。

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• 4 hours
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AI 基礎架構：儲存空間選項

Explore Google Cloud 的 AI 儲存空間解決方案，學習如何針對機器學習生命週期優化 I/O 效能、管理大型資料集，並以低延遲提供模型構件。

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• 4 hours
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AI 基礎架構：網路技術

探索 Google Cloud 高頻寬低延遲網路架構，掌握 AI 管道從資料擷取、模型訓練到推論的網路最佳化策略與實務做法。

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• 4 hours
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瞭解 Google Cloud 代理

探索 Google Cloud 代理平台，掌握 Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise 及 ADK，學習建構搜尋與對話式 AI 應用程式的核心技術與安全部署實務。

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• 12 hours
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面向医疗保健行业的生成式 AI

探索面向医疗保健行业的生成式 AI，掌握大语言模型应用、提示设计技巧，并了解 Google Cloud 工具如何助力医疗场景实践。

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• 1 hour
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代理式策略：探索、設計與原型建立

探索代理式 AI 轉型框架，學習量化商業價值、規劃使用者歷程，並透過 Google AI Studio 和 Gemini 無程式碼工具建構可運作的零售採購代理原型。

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• 3 weeks, 1 hour a week
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Google Workspace 安全性

掌握 Google Workspace 安全管理，实施强密码政策与两步验证，利用安全调查工具识别风险，管理第三方应用与移动设备，并强制执行邮件安全合规措施。

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• 5 hours
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Google Workspace 核心服务

探索 Google Workspace 核心服务的启用、配置与管理，掌握 Gmail、日历、云端硬盘等工具，并学习如何使用 AppSheet 和 Apps 脚本自动化任务。

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• 7 hours
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Google Workspace 用户和资源管理

掌握 Google Workspace 中的用户和资源管理，学习配置组织部门、管理 Google 群组、优化网域设置及构建资源的核心技能。

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• 5 hours
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智能体策略：探索、设计和原型开发

Master Google's Agent AI transformation framework—upgrade chatbots to autonomous assistants, prioritize AI projects, and build functional prototypes using Google AI Studio and Gemini Enterprise.

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• 3 weeks, 1 hour a week
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Google Workspace 问题排查

掌握 Google Workspace 问题排查技能，学习诊断 Gmail、日历和云端硬盘问题，分析审核日志以解决安全隐患，并有效使用管理控制台。

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• 4 hours
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使用 Cloud Run 部署及擴充 AI 模型

掌握在 Cloud Run 上部署和擴展 AI 推論服務，包含 GPU 使用和生成式 AI 應用程式整合實例。

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• 2 hours 25 minutes
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Google Workspace 疑難排解

掌握 Google Workspace 疑難排解技巧，診斷 Gmail、日曆及雲端硬碟問題，分析稽核記錄解決安全性問題，並有效回報技術性問題。

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• 4 hours
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AI 基础设施：网络组建和管理技术

探索 Google Cloud 高带宽低延迟基础设施，掌握 AI 流水线各阶段的网络组建与管理技术，优化数据注入、训练及推理的性能与吞吐量。

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• 4 hours
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