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在 Google Cloud 運用生成式 AI 翻新網站

探索如何使用 Vertex AI Search 和生成式 AI 技術來增強網站搜尋體驗、改善內容品質，並提供更有效的翻譯和建議功能，讓使用者更容易發現網站內容。

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• 3 hours 58 minutes
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透過 BigQuery 機器學習執行推論作業

瞭解如何利用 BigQuery 機器學習進行推論作業，掌握模型建立、管理技巧，並探索資料分析師的應用實例與支援的機器學習模型。

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• 3 hours 45 minutes
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使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG

掌握如何在 BigQuery 中实现检索增强生成（RAG）解决方案，从创建嵌入到向量搜索，以减轻 AI 幻觉并使用 Gemini 模型构建高效 RAG 流水线。

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• 1 hour 50 minutes
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在 Google Cloud 上创建生成式 AI 应用

探索如何在 Google Cloud 上构建生成式 AI 应用，掌握提示设计和检索增强生成技术，并学习构建基于大语言模型的聊天应用，创造全新用户体验。

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• 7 hours 32 minutes
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運用 Vertex AI 和 Flutter 打造生成式 AI 代理

Dive into building generative AI agents using Vertex AI and Flutter, integrating Google's Gemini models and Vertex AI Agent Builder to develop powerful AI applications.

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• 5 hours 15 minutes
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利用 Cloud Run 部署和扩缩 AI 模型

掌握在 Cloud Run 上部署和扩缩 AI 推理服务，包括 GPU 使用和生成式 AI 应用与数据存储集成的实践技能。

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• 2 hours 25 minutes
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AI 基礎架構：Cloud GPU

Discover how to leverage Google Cloud GPUs for AI training and inference, including hardware selection and performance optimization strategies.

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• 2 hours 3 minutes
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利用 Gemini CLI 加快应用开发速度

掌握 Gemini CLI 工具，通过生成式 AI 智能体加速应用开发，学习安装配置、命令使用、代码分析及应用构建修改技能。

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• 4 hours 17 minutes
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運用 Gemini CLI 加速開發應用程式

掌握 Gemini CLI 技術，運用生成式 AI 代理加速應用程式開發，學習安裝設定、指令操作、程式碼分析與應用程式建構修改技巧。

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• 4 hours 17 minutes
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AI Infrastructure：Cloud TPU

探索 Google 张量处理单元 (TPU) 的优势与应用场景，掌握加速器选择策略，提升 AI 模型性能与效率，理解 GPU/TPU 互操作性在机器学习工作流程中的重要作用。

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• 3 hours 3 minutes
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AI Infrastructure：AI Hypercomputer 简介

探索 AI Hypercomputer 基础知识，了解 GPU、TPU 和 CPU 组件，学习如何选择合适的部署方法来加速 AI 训练和推理工作负载。

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• 2 hours 3 minutes
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AI Infrastructure：Cloud TPU

探索 Google 张量处理单元 (TPU) 的优势与应用场景，掌握加速器选择策略，提升 AI 模型性能与效率，理解 GPU/TPU 互操作性在机器学习工作流程中的重要作用。

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• 3 hours 3 minutes
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Google Workspace 資料治理

探索 Google Workspace 資料治理，學習防止資料外洩、使用保管箱保留資料、設定資料地區及運用標籤安全管理資料。

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• 3 hours
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Google Workspace 数据治理

掌握 Google Workspace 数据治理，学习利用 DLP 规则防止数据泄露、使用 Google 保险柜保留数据、配置数据区域及使用标签分类数据以提升安全性。

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• 3 hours
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AI 基礎架構：部署類型

Explore AI 和 HPC 工作負載在 Google Cloud 的部署策略，掌握 GCE 與 GKE 叢集建立、網路最佳化及推論工作負載架構的核心技術。

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• 5 hours
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