Google雲端開放60+堂免費線上課!教你Vertex AI、如何用Gemini開發AI應用程式,完成還能拿獎勵
Google雲端開放60+堂免費線上課!教你Vertex AI、如何用Gemini開發AI應用程式,完成還能拿獎勵

為順應 AI 技術浪潮,Google 雲端近期宣布推出專為開發者與初學者設計的「Google 雲端生成式 AI 培訓計畫」(Cloud Al Study Jam 2025)。這項線上學習計畫完全免費,透過線上課程與實作練習,協助學習者掌握 Google 雲端及生成式 AI 的相關技術。

計畫的學習期間訂於 2025 年 10 月 1 日至 10 月 31 日。參與者可獲取免費的學習點數,自由選擇實作課程。完成指定的學習里程數,即可獲取 Google 雲端的獨家好禮,此外獲得最多「技能徽章」(Skill Badge)的前 150 名台灣學習者,更有機會角逐價值 100 美元的 Google 雲端認證考試券。

逾 60 堂課開放學習!從 Gemini 到 Vertex AI 涵蓋初階至進階課程

培訓計畫提供豐富多元的指定學習教材,所有參與者皆可自由選擇想優先進行的課程,無須按照官方列表順序學習。無論是剛接觸雲端技術的新手,或希望深化 AI 技能的開發者,都能找到適合的學習路徑。課程涵蓋基礎到進階的各層面,主要分為以下幾類:

-雲端基礎 (Cloud Foundations)
為初學者打下基礎,內容包含建立網站、管理雲端資源等。

-生成式 AI (Generative AI)
作為計畫核心,內容包括大型語言模型介紹、在 Vertex AI 中進行提示詞設計 (Prompt Design),以及負責任 AI 等主題。

-開發者進階課程
針對已有基礎的開發者,提供如 Transformer 模型與 BERT 模型、編碼器 - 解碼器架構,及機器學習操作 (MLOps) 等進階技術主題。

其中,多門課程緊扣 Google 最新的 AI 技術,例如「在 Vertex AI 中使用 Gemini API 探索生成式 AI」、「使用 Gemini 和 Streamlit 開發生成式 AI 應用程式」,以及「Gemini 程式碼協助」等,讓學習者能透過實作,深化對 Google AI 技術的掌握。

3 步驟獲 209 點學習點數,開啟 AI 學習之旅

1.註冊報名
至活動頁面點選「Register」或「Join」按鈕並完成報名。成功後,將在一至兩日內收到學習點數啟用信。

2.啟用點數:
登入 Google Cloud Skills Boost 平台後,帳戶中會先有 9 點學習點數 。完成任何一個實作課程(Lab)後約 5 分鐘,系統將自動發放額外 200 點,總計 209 點 。根據官方說明,這些點數已足夠完成最高等級的 Level 3 學習里程碑。

3.提交成果:
於 2025 年 11 月 1 日 23 點 59 分以前,填寫「學習進度回報表單」,並將個人學習頁面設為公開(Make profile public),以利主辦方進行獎勵資格審核。

此外主辦單位也提供多種管道協助學員解決問題。學習者可加入 Discord 群組中的 #cloud-study-jam 頻道進行交流討論;若遇平台操作問題,則可直接聯繫 support@qwiklabs.com 尋求協助。

學習可獲 3 大好禮,台灣限定 150 張百元考試券開放角逐

為鼓勵學習,Google 雲端也設有實體獎勵機制。在活動期間內完成指定的課程與技能徽章數量,即可解鎖不同等級的獎勵(獎品寄送僅限台灣及香港地區):

-Level 1:取得超過 10 個課程徽章含至少 4 個技能徽章,可獲得 Google Cloud 便條紙乙份 。

-Level 2:取得超過 20 個課程徽章含至少 8 個技能徽章,可獲得 Google Cloud 便條紙及杯墊 。

-Level 3:取得超過 30 個課程徽章含至少 12 個 Skill Badge,可獲得 Google Cloud 便條紙、杯墊及獨家手提電腦包 。

針對台灣的學習者,官方還提供加碼的獨家獎勵。活動期間獲得最多技能徽章的前 150 名台灣學習者,將可額外獲得 1 張價值 100 美元的 Google 雲端認證考試券,憑此券可免費報名 1 場 Google 雲端認證考試,將技術實力轉化為國際認可的專業資格。

這份獎勵將統計學習者在 Google Cloud Skills Boost 平台上所有類型的技能徽章,不限於本次活動的指定教材。

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Google 雲端生成式 AI 培訓計畫 5 大 QA 一次看

這項培訓計畫適合 AI 新手嗎?

是的。官方表示,計畫非常適合初學者。計畫提供了多種學習課程與資源,無論是初學者或開發者,皆可依自身興趣和程度,選擇適合的課程自主學習。

去(2024)年曾參加過,今年是否能再次參加?

可以。官方歡迎之前參加過的學習者再次參加。但需注意,只有在今年計畫的學習期間(2025 年 10 月 1 日至 10 月 31 日)獲得的學習徽章,才會被計入本次的學習成果評估。

這項培訓計畫提供結業證書嗎?

不提供。計畫本身不提供參與證書,但台灣地區學員若能成為獲得最多技能徽章的前 150 名,即有機會獲得價值 100 美元的 Google 雲端認證考試券,讓學習成果獲得專業認證。

如果學習點數不夠用該怎麼辦?

官方發放的 209 點學習點數已足夠完成 Level 3 的學習里程碑。若學習者熱情不減,想繼續探索更多課程,可填寫官方提供的表單申請額外點數。主辦方將於 10 月 10 日後,依點數剩餘狀況,視情況寄送新的點數。

一定要參加線下的社群活動嗎?

並非必要。雖然 Google 開發者社群(GDG)為協助學員,會在各地舉辦實體線下活動,但參加與否並非完成培訓的必要條件。不過官方仍鼓勵學習者多參與所在地區的社群活動,與當地開發者互動交流。

本文授權轉載自《經理人月刊》,作者為支琬清

關鍵字: #AI
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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