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和 Gemini 相關的課程 (56)

AI賦能新職涯：掌握 Gemini 22個實作情境，成為不可替代的高效人才！ 線上
AI賦能新職涯：掌握 Gemini 22個實作情境，成為不可替代的高效人才！
課程大綱 (Course Content) 第一部分：Gemini 快速啟動與實戰預熱 -用 Gemini 寫出一封你今天真的要回的 Email -用 AI 做一份迷你研究（讓你拿得上台講） -做一張「可放進簡報」的專業圖卡 第二部分：全場景實作：職場與生活的超級助理 -職場熱門場景：把 Gemini 3 Pro 當成你的超級同事 (5 個實作) -日常熱門場景：讓 Gemini 3 Pro 住進你的生活 (4 個實作) 第三部分：DeepResearch 高階應用：深度洞察與評估 -新市場／新趨勢研究：洞察先機的精準分析 -採購評估：產品、工具與供應商的邏輯化比較 -個人成長：設計專屬的「學習路徑圖」 第四部分：精準溝通術：Email 全方位技能組 -風格複製： 告別罐頭感，複製個人專屬語氣 -格式化摘要： 讓 AI 按你的邏輯看完信並整理重點 -效率管理： 信件重要程度評分與同主題批次摘要 -極速草稿： 四大常見信件類型模板應用 -變色龍技術： 依對象性質一次產出不同版本的內容 -時光回溯： 跨信件的專案脈絡總覽 教學單元列表： 01 用 Gemini 寫出一封你今天真的要回的Email 02 用 AI 做一份迷你研究（讓你拿得上台講） 03 做一張「可放進簡報」的圖卡 04 職場熱門場景：把Gemini 3 Pro當成你的超級同事(5個上班情境實作) 05 日常熱門場景：讓Gemini 3 Pro住進你的生活(4個生活情境實作) 06 DeepResearch應用情境一：新市場／新趨勢研究 07 DeepResearch應用情境二：採購評估(產品／工具／供應商比較) 08 DeepResearch應用情境三：為自已設計「個人成長學習路徑圖」 09 Email技能一：風格複製(不在寫出AI味的罐頭信件) 10 Email技能二：讓AI幫你「看完信」設計「你要的摘要格式」 11 Email技能三：讓 AI 幫你打信件的「重要程度分數」 12 Email技能三(進階)：一次摘要同主題的信件 13 Email技能四：極速草稿(四大常見信件類型模板) 14 Email技能五：變色龍(依對象一次產出二種版本內容) 15 Email技能六：時光回溯(跨信件專案總覽)
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ChatGPT x Gemini AI 簡報高效工作術：從自動架構到視覺美化的全方位教學！ 線上
ChatGPT x Gemini AI 簡報高效工作術：從自動架構到視覺美化的全方位教學！
用 AI 重新定義你的簡報生產力：不再是簡單的「一鍵生成」，而是「精準實現」。 你是否也曾遇到過：AI 生成的簡報內容空洞、圖片出現中文亂碼、或者頁數限制讓你無法處理大型專案？這門課將帶你深度結合 Google Gemini 與 OpenAI ChatGPT 5.6，打造一套職場必備的 AI 簡報自動化方案。從處理複雜 PDF 原始資料，到生成可編輯的 PPTX 檔案，再到大師級的視覺美化，全方位解決你的簡報痛點。 第一章、Gemini 與 NotebookLM：重塑 AI 簡報自動化工作流 本章焦點：突破工具限制，實現精準、無限擴充的 AI 簡報技術。 • 1-1 解決關鍵痛點：Gemini 處理 NotebookLM 圖片亂碼的修補技術 • 1-2 格式轉換實戰：將 NotebookLM 結構化文獻轉為可編輯 PPTX 簡報 • 1-3 深度進階：突破 15 頁限制的「無限擴充法」與 Claude 協作技巧 • 1-4 核心策略：獨創「慢即是快」工作流，精準實現原始意圖的 AI 簡報術 • 1-5 視覺美學提升：優化 NotebookLM 資訊圖表，告別平庸提示詞的設計祕訣 • 1-6 高度客製化：運用 Gemini 打造風格一致的 4 大流派 × 32 種設計樣式 • 1-7 AI 簡報新革命！Google Gemini Notebook 產出全可編輯 PPT，職場簡報效率翻倍 • 1-8 龍龍AI簡報工作台：5分鐘完成AI簡報提示詞與產出成品 ________________________________________ 第二章、ChatGPT 高效協作：視覺美化與一站式產出方案 本章焦點：運用最新模型能力，解決風格不一與排版效率的職場難題。 • 2-1 商業視覺實作：ChatGPT Image 2.0 在簡報繪圖的八大實戰案例 • 2-2 職場必修課：ChatGPT 5.5 結合 Image 2.0 的高效視覺工作流 • 2-3 產能飛躍：自動化生成可編輯 PPT 檔案，倍增簡報製作效率 • 2-4 AI 簡報終極方案：ChatGPT 5.5 一站式產出——解決頁數與風格瓶頸 • 2-5 Gemini 支援生成「可編輯簡報」，獨家免費32種風格模版電子檔下載！ • 2-6 免費開源 Open Design + 本地Ollama 做出AI簡報！ • 2-7-AI 簡報生產線：新手用 Codex 打造自動化流程，簡報製作速度提升 10 倍！ • 2-8 ChatGPT 5.6 決策型簡報 AI 工作流：一次搞定，主管聽得懂的報告！
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和 Gemini 相關的貼文 (387)

Google 搜尋換上 Gemini 4 Hydrogen：AI 模式把問題拆成好幾個，品牌要接住「影子問題」

11 月 12 日，星期四，Google 把搜尋裡的「AI 模式」換上新模型 Gemini 4 Hydrogen，還直接說，這是搜尋到目前為止最大的一次模型升級。新模型做任務比上一代快 2.5 倍；很長、好幾段的問題、打錯字，它都更聽得懂；回答裡會有更多表格和比較。Google 說，這次更新對全球的搜尋使用者陸續推出。 【你問一句，它在背後問了好幾句】 TechCrunch 報導裡有一句很技術的話：新模型讓搜尋的「扇出」技術變得更好。 意思是：你丟一個問題進來，AI 模式會把它拆成好幾個子問題，分頭去查，再組成一個回答。 你問「台北適合帶長輩的餐廳，要包廂，一人一千」，它會在背後替你多問：菜會不會太硬？有沒有無障礙？好不好停車？最近評價有沒有變差？ 這不只是搜尋變聰明了。 是問題變多了。 【沒問出口的，才是他擔心的】 我一直在講「扇形展開」：從一個核心主題，延伸出客人接下來會問的每一個問題。現在，Google 自己把扇子打開了。 問出口的，是他想要的；沒問出口的，才是他擔心的。決定 AI 推薦誰的，常常是它在背後多問的那幾題。 我把這些題目，叫做──「影子問題」。 【影子問題，跟台灣品牌有什麼關係？】 你可能會說：這是美國 Google 的事。 但台灣人早就在問影子問題了：「推薦 PTT」、「評價 Dcard」、「有沒有雷」。以前是客人自己去挖，現在是 AI 替他去挖。官網只答第一題，影子問題就交給論壇的舊文、別人的抱怨來回答了。 【我的三點看法】 第一，內容要從單篇變成一整把扇子。零散的文章，AI 抓不到你的主題脈絡；影子問題就是扇骨，少一根，扇面就撐不開。 第二，影子問題要用「寫給機器看的說明書」來接。問句式小標、一問一答、結構化資料，AI 讀你的成本越低，越容易把你當成答案。 第三，影子問題的答案，不能只有你自己說。外面的評價、討論、報導，就是「AI 信任票」，官網和外面對得上，AI 才敢推你。 【現在可以先做的事】 ① 替三個主力產品，各寫下客人沒說出口的五個擔心。 ② 把官網小標改成問句，答案用文字寫在頁面上。 ③ 拿影子問題去問 Google、ChatGPT，看現在是誰在回答。 ④ 月報加一行：這個月，我們接住了幾個影子問題？ 【結語】 人走到哪裡，影子就跟到哪裡。以前，品牌只要回答客人；以後，還要回答客人的影子。 你家官網，接得住客人的影子問題嗎？ 【看影片】 60 秒看懂這個趨勢：https://youtube.com/shorts/q3NMhlj3w00 （影片旁白為 AI 語音） 【延伸閱讀】 影子問題是什麼？品牌官網要怎麼接住？完整版文章（亞瑞特官網）：https://www.aretedigitalsocial.com/single-post/google-ai-mode-gemini-hydrogen-shadow-questions 【原文出處】 ・TechCrunch（2026/11/12）：https://techcrunch.com/2026/11/12/googles-latest-search-upgrade-promises-better-answers-to-your-most-complicated-questions/ ・Google 官方部落格：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/ 【發佈日】 2026/11/14 【這篇內容也在這些地方】 完整版文章（亞瑞特官網）：https://www.aretedigitalsocial.com/single-post/google-ai-mode-gemini-hydrogen-shadow-questions YouTube 影片：https://youtube.com/shorts/q3NMhlj3w00 方格子：https://vocus.cc/article/6af74d85fd89780001bc9a82 Facebook Reel：https://www.facebook.com/reel/1657452192696983/ Instagram Reel：https://www.instagram.com/aretesteven/reel/Dfsp2YjlHm8/
黃逸旻・Steven AI 數位社群行銷研究室

Gemini 4 Hydrogen 適合公司文件工作嗎？能力、費用與資料設定

Gemini 4 Hydrogen 可以接收 PDF、圖片、音訊與影片，再輸出文字或結構化結果。對公司常見的會議整理、文件比較與資料抽取，這比只問模型會不會聊天，更接近實際需要。 Google 在 2026 年 11 月 12 日發布這個模型。Whoops SEO 巫普斯科技整理了規格、台灣資格與費用，完整指南在主要知識站： https://seo.whoops.com.tw/gemini-4-hydrogen/ 資料截至 2026 年 11 月 13 日。以下依官方文件，從職場文件工作的條件評估用途。 ■ 能接收多種資料，輸出仍是文字 Hydrogen 支援文字、圖片、音訊、影片與 PDF 輸入，也支援 structured outputs，方便程式接收固定欄位。它不支援圖片生成、語音生成或 Live API；要做語音對話、生成簡報圖片，需另外選擇對應工具。 例如，要從一批採購文件整理供應商、金額、日期與來源頁碼，可以要求固定欄位，並把找不到的資料保留為未提供。驗收應對照原始文件逐欄檢查。這是工作設計建議，沒有把它當成已完成的實測成果。 官方模型規格： https://aistudio.google.com/docs/models/gemini-4-hydrogen ■ 文件放得下，不代表可以不檢查 Hydrogen 有 1,048,576 Token 的共用視窗，輸入、思考與輸出合計受這個限制。單次同步輸出預設上限為 65,536 Token；長報告需要背景執行或續寫，不能把輸入容量與輸出容量各算一份。 文件工作可以保留檔名、版本、頁碼或段落位置，讓摘要中的金額與條件能回查。涉及新政策時，提供最新原始文件；提高思考檔位，不能代替補上缺少的資料。 low、medium、high、xhigh 是四種思考深度，預設為 high。固定欄位抽取可以比較 low 與 medium 的結果，跨文件判斷再測 high。評估時應看漏欄、錯誤金額與人工修改時間，選能完成任務的檔位。 ■ API 預算怎麼算 標準費率為每百萬輸入 Token US$1.50、輸出 US$7.50，輸出包含 thinking tokens。Batch 的輸入／輸出為 US$0.75／3.75；非即時工作可評估批次處理，不能只因單價較低，就假設符合交付時間。 假設每日合計 50 萬輸入、10 萬計費輸出 Token，連續 30 天： 標準層：每日 US$1.50，每月 US$45。 Batch：每日 US$0.75，每月 US$22.50。 這是 Token 費用試算，未計工具、失敗重試與快取折扣。導入後還要記錄人工覆核時間。若每份摘要都要重做，便宜的單價也可能帶來更高的交付成本。 官方價格： https://aistudio.google.com/docs/pricing#gemini-4-hydrogen ■ 免費測試與公司資料要分開處理 AI Studio 與 Gemini API 都有免費層，但官方列明免費層資料可用於改善產品。測試可以先使用公開或經允許的資料；未公開合約與客戶資料，需先確認公司核准的服務、方案與處理條件。 標準付費層列為不使用資料改善產品，但公司仍需檢查自身保密與治理要求。付費 App 訂閱與 API 帳務也是分開的，AI Pro 月費不會自動折抵 API 呼叫。 原文收錄的 Google 官方影片「Single-Shot Website: Gemini 4 Hydrogen」，展示單次網站生成。它能補充產物畫面，文件工作是否適用，仍要用自己的資料與驗收條件評估。 https://www.youtube.com/watch?v=BNWgUFXA5bQ 想一起比較台灣訂閱、模型分工與遷移設定，可回到 Whoops SEO 主站的完整解析： https://seo.whoops.com.tw/gemini-4-hydrogen/ seo.whoops.com.tw 是主要技術知識站；同品牌 whoops.tw 提供巫普斯科技的公司與服務資訊： https://whoops.tw/ 導入可以先選一類可核對的文件任務，例如固定欄位抽取。把錯誤、覆核時間與費用記清楚，再決定是否擴大到其他文件。
Sliven 褚崇名・Whoops AI 搜尋應用研究室

Gemini 4 Carbon 上線！Google 最強模型能幫上班族做什麼？和 Argon 怎麼選

上個月才換成 Gemini 4 Argon，這個月 Google 又推出更強的 Gemini 4 Carbon。打開 Gemini 的模型選單，你可能開始猶豫：是不是每件事都要選最強的？其實不一定。先看懂兩個模型的分工，才不會把額度花在用不到的地方。 📊 先看重點：Carbon 是什麼？ ．10/28 發表，先開放給資安防禦者試用；11/10 正式開放給開發者、企業與一般使用者 ．Google 說這是它目前最強的模型，主打「長時間、多步驟」的複雜任務與資安 ．官方說法：Argon 仍是大多數軟體開發與知識工作的理想選擇；Carbon 用在最考驗模型智力的任務，會花比 Argon 更多 token 去探索、推理和反覆驗證 💡 誰現在能用？ ．一般使用者：Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式，目前限 Google AI Ultra 訂閱者 ．Argon：Google AI Pro 和 Ultra 訂閱者都能在 Gemini App 使用 ．開發者、企業：AI Studio 的 Gemini API 付費方案、Gemini for business 都能選 ．API 價格：11/30 前為推廣價，每百萬 token 輸入 2 美元、輸出 10 美元；之後調為 4 美元、20 美元 ．免費版官方沒有提到可以使用；台灣帳號實際能不能選，以 Gemini App 模型選單為準 📈 官方公布的幾個數字（都是 Google 自己發表的評測） ．Artificial Analysis Intelligence Index v5.0：59 分，排第 1 ．多模態知識代理評測（MKA，讀含圖表、表格的大量文件）：排第 2，平均每項任務成本比第 1 名低 6 倍以上 ．WebDev Arena（網頁開發）：1768 分，排第 4 → 評測反映的是特定題型，不等於你工作上一定比較好用，實際效果還是要自己試 ✅ 上班族怎麼選？一張分工表 1️⃣ 日常寫信、摘要、改文案、翻譯 → 用 Argon 或更輕量的模型就夠，回得快 2️⃣ 一般資料整理、寫簡單公式、做會議紀錄 → Argon 3️⃣ 一次讀很多份長文件（合約、財報、規格書）並交叉比對 → 可以試 Carbon 4️⃣ 要產出格式嚴謹的試算表、簡報、報告 → Google 特別提到 Carbon 在這類任務更精準 5️⃣ 多步驟、要反覆檢查的專案（例如整理一整季的資料再寫分析） → Carbon ．判斷原則：先用 Argon 試一次，結果不夠好、或任務需要長時間推理，再換 Carbon ⚠️ 三個常見誤解 1️⃣「最強的模型每件事都比較好」 → Carbon 會花更多時間和 token 去推理，簡單任務用它反而慢，也更快用完額度。 2️⃣「新模型出來，免費版也能用」 → 目前一般使用者只開放給 Ultra 訂閱者，Pro 方案用的是 Argon。 3️⃣「評測第一名，就不用檢查結果」 → 再強的模型也會出錯。數字、引用、法規類內容，還是要回原始資料核對。 📝 小練習：挑一件你本週的工作，問自己 ．這件事是「一問一答」就能完成，還是要讀很多資料、分好幾步？ ．我需要的是快，還是需要深入比對？ ．AI 給的結果，我打算怎麼驗證？ 回答完這三題，你就知道該選哪個模型，也知道要留多少時間檢查。 📚 104學習免費課程（AI工作術系列） ．AI工作術 第2堂｜用AI做研究：先拆可查證的小題，再比對來源 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d ．AI工作術 第3堂｜用AI看數據：把疑問寫成決策問題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43 ．AI工作術 第7堂｜用AI做簡報：把分類標題改成結論 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/bfbe4983-6e83-40d3-bfee-4221376928c6 💬 你現在用哪個 AI 模型處理工作？會為了更強的模型升級付費方案嗎？留言分享你的選擇！ 📎 資料來源 ．Google 官方部落格：Gemini 4 Carbon is now available（2026/11/10） https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/ ．Google 官方部落格：Gemini 4 Carbon: our next frontier model（2026/10/28） https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/ ．Google 官方部落格：Gemini 4 Argon is now available for everyone（2026/10/13） https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/ ※ 評測數字為 Google 官方公布，方案、價格與開放地區以 Google 官方公告為準。
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95% 的合約，給了一開始就在名單上的公司：B2B 品牌要先遞出「第零張名片」

11 月 11 日，星期三，Social Media Today 報導了一份新報告：Edelman 和 LinkedIn 合作的《2026 B2B 思想領導影響力報告》，第八年發布，問了超過 1,100 位主管級的專業人士。 「思想領導」聽起來很玄，白話就是：有觀點的專業內容。把你的經驗、研究、判斷寫出來，讓客戶知道「這家有料」。 數字是這樣的：82% 的買家認為這類內容變得更有價值；89% 說高品質的思想領導，讓一家公司像值得長期合作的夥伴。 Edelman 報告頁的頭條數字更直接：95% 的合約，被一開始就在買家「第一天名單」上的公司拿走（引用 6sense 2025 年報告）。 不在名單上的，後面再怎麼比稿、降價，機會都很小。 【AI 都會寫文章了，觀點怎麼反而更值錢？】 報告提到，AI 在買家找廠商時越來越重要；但大部分買家，AI 推薦完還會回頭看那家公司自己的內容，確認 AI 說得對不對。 Social Media Today 的結論是：AI 沒辦法提供親身做過的經驗，也沒辦法摘要還不存在的資訊。 你沒寫出來的經驗，它摘要不出來。 【見面之前，還有一張名片】 以前做 B2B，見面、遞名片、簡報，名片是故事的開始。 現在，在你遞出名片之前，買家可能已經問過 AI、讀過你的文章、在群組裡討論過你。你走進會議室時，名單早就排好了。 見面遞的，是第一張名片。在那之前，還有一張。 我把它叫做── 「第零張名片」。 第一張名片上，印的是你的頭銜。第零張名片上，印的是你的想法。 【這張名片，跟台灣老闆有什麼關係？】 你可能會說：台灣老闆又不太滑 LinkedIn。 但報告還有一個發現：買家很愛在私下的工作聊天裡轉傳專業內容。在美國可能是 Slack；在台灣，那個群組的名字叫 LINE。老闆群組、公會群組、採購工作群組，每天都在轉一句「這篇寫得不錯」。 你的觀點被轉進去了，就是第零張名片被遞出去了。 【我的三點看法】 第一，AI 讓產出變便宜，讓判斷變貴。一篇「B2B 行銷五個關鍵」，AI 一分鐘寫好，全世界一萬篇差不多；一篇真實踩坑的經驗，只有做過的人寫得出來。 第二，權威不是寫得多，是寫得深、成系統。零散寫一百篇，不如圍繞一個主題「扇形展開」，把客人從入門到深入會問的問題一題題答好。 第三，AI 推薦完，買家會回頭驗貨。這跟「AI 信任票」是同一件事：AI 會比對你說的和別人說的，人也會回頭查你自己說的。第零張名片，不能是空白的。 【現在可以先做的事】 ① 用客戶會問的問題問 ChatGPT、Gemini，看你在不在名單上。 ② 一個月寫一篇真實踩過的坑：問題、判斷、怎麼解決。 ③ 選一個主題深挖，連續寫。 ④ 文章開頭三行講重點，整理一段能丟進 LINE 群組的短版。 名片可以印一千張，每張都一樣。觀點不行。 AI 寫得出漂亮的文章，寫不出你走過的路、賠過的錢、半夜想通的那件事。 名片可以印一千張，觀點只有你這一張。 你的第零張名片，遞出去了嗎？ 【看影片】 60 秒影片版：https://youtube.com/shorts/BSADcqqcyjc （影片旁白為 AI 語音） 【資料來源】 ・Social Media Today（2026/11/11）：https://www.socialmediatoday.com/news/thought-leadership-remains-highly-valuable-for-b2b-buyers/874464/ ・Edelman 2026 B2B Thought Leadership Impact Report：https://www.edelman.com/expertise/Business-Marketing/2026-b2b-thought-leadership-report 【延伸閱讀】 完整文章（亞瑞特官網）：https://www.aretedigitalsocial.com/single-post/b2b-thought-leadership-zeroth-business-card 【這篇內容也在這些地方】 方格子完整版：https://vocus.cc/article/6af5fbcafd897800017742df Facebook Reel：https://www.facebook.com/reel/2139965559937536/ Instagram Reel：https://www.instagram.com/aretesteven/reel/DfqFHHQEfg7/
黃逸旻・Steven AI 數位社群行銷研究室

和 Gemini 相關的證照 (9)

Gemini 認證教師證書 | Gemini Certification for Educators
專為教育工作者和學習者設計的 AI 應用能力認證，重點在於檢測個人對GoogleAI工具的理解，以及是否能在教學中負責任地整合 Google AI。 ＊有效運用 Gemini AI 來提升工作效率 ＊有能力讓 AI 生成更符合需求的回應 ＊熟悉 Gemini 和 NotebookLM 的使用方式 ＊了解 AI 可能出現幻覺與偏見，能夠辨識與應對，以維護生成內容的準確性
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Integrating Applications with Gemini 1.0 Pro on Google Cloud |
線上課程約8小時 This short course on integrating applications with Gemini 1.0 Pro models on Google Cloud helps you discover the Gemini API and its generative AI models. The course teaches you how to access the Gemini 1.0 Pro and Gemini 1.0 Pro Vision models from code. It lets you test the capabilities of the models with text, image, and video prompts from an app. 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。 課程目標： ● Discover the Gemini API and its generative AI models. ● Access the Gemini 1.0 Pro and Gemini 1.0 Pro Vision models from code. ● Test the capabilities of the models with text, image, and video prompts from an app.
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Cloud Computing Fundamentals |
線上課程約8小時 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. 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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Infrastructure in Google Cloud |
線上課程約8小時 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 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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Networking & Security in Google Cloud |
線上課程約8小時 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 third course covers cloud automation and management tools and building secure networks. 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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Data, ML, and AI in Google Cloud |
線上課程約8小時 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 final course in the series reviews managed big data services, machine learning and its value, and how to demonstrate your skill set in Google Cloud further by earning Skill Badges. 完成此活動，贏取徽章！向世界展示您掌握的技能，拓展雲端領域的職業之路。
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和 Gemini 相關的測驗 (2)

和 Gemini 相關的教室 (2)

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