瞭解如何使用 Nearby Messages API 傳送及探索訊息

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用全新的 Compose for Wear OS 和 Material 3 Expressive 元件，將 Compose 知識應用到穿戴式裝置。最後，您將會在應用程式中建立簡易與進階的穿戴式裝置專用可組合函式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立自己的 Wear OS 資訊方塊。您將使用程式庫，輕鬆建構符合 Material 3 Expressive 設計指南的 UI，並在開發期間於 Android Studio 中預覽資訊方塊。

瞭解如何使用 Room 和 Kotlin Multiplatform 共用應用程式的資料庫。這樣一來，您就能將最重要的商業邏輯業與 iOS 應用程式共用，避免發生不必要的錯誤或缺少功能，同時在所有地方保留相同功能。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構及測試 Android Automotive OS 裝置在車輛停妥時帶來的優質體驗，內容包括如何充分運用各種車用螢幕，以及如何透過標準 Android 機制，讓使用者在車輛特有的各種情境中控制內容播放。

瞭解如何使用 Compose 管理鍵盤焦點

瞭解如何透過兩個獨立的 Android 和 iOS 專案，開始使用 Kotlin Multiplatform。在這個程式碼實驗室中，您將瞭解如何新增 Kotlin Multiplatform (KMP) 模組，在 Android 和 iOS 應用程式之間共用程式碼。這份文件涵蓋設定專案、新增 KMP 模組、將其連結至 Android 和 iOS 應用程式，以及編寫平台專屬程式碼的相關內容。

在本程式碼研究室中，我們將使用 Cloud Run 和 Agent Engine 部署多項代理程式服務，然後檢查如何實作 A2A 通訊協定，以標準化這些服務之間的通訊。您將瞭解 A2A 的核心概念和元件，並在 Cloud Run 和 Agent Engine 上部署以不同代理程式架構為基礎的代理程式，以 Gemini 後端做為不同服務，藉此檢查互動情形。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在已完成最佳化調整的 Android Automotive OS 應用程式中，新增在行車期間播放音訊的支援功能，進而打造車輛差異化的使用體驗。

本程式碼實驗室將教您如何修改 Android 應用程式範例 (適用於 Kotlin 開發人員的影片應用程式，以及適用於 Java 開發人員的電子書應用程式)，以使用 Engage SDK 發布內容。請注意，相同邏輯可套用至任何支援的應用程式類別。

分析系統追蹤並修正導致延遲的常見原因，讓 Compose 應用程式快速執行。

在本程式碼實驗室中，您將瞭解如何調整應用程式，讓其在多種裝置和板型規格上執行。

在本實驗室中，您將使用 ADK 和 A2A 建立多代理系統，並部署在 Google Cloud 中。

在本程式碼研究室中，您將使用 Gemini Pro 模型，透過 ABAP SDK 對產品評論執行情緒分析

在本程式碼研究室中，您將安裝 ABAP 平台試用 202

在本程式碼研究室中，您將收到 Cloud Pub/Sub 使用 ABAP SDK 的事件

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ABAP SDK for Google Cloud，從 ABAP 環境呼叫 Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) 大型語言模型。

在本程式碼研究室中，您將在 BigQuery 中建立機器學習 (ML) 模型，並使用 Google Cloud 專用的 ABAP SDK 在 SAP 中取得該模型的預測結果。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 從 Secret Manager 擷取憑證/密鑰

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將事件發布至 Google Cloud Pub/Sub 服務。

本教學課程會逐步引導您建立無障礙的服務機器人。

本程式碼研究室將引導您使用 Gemini CLI 完成一系列活動。活動範圍包括安裝 Gemini CLI、查看內建工具、使用 MCP 伺服器擴充功能、根據自己的規則自訂 Gemini CLI，以及探索幾個用途。

在本程式碼研究室中，您將測試 Google Cloud 中僅限 IPv6 的 VM、NAT64 和 DNS64 服務功能，重點是僅限 IPv6 的子網路和執行個體。您將探索僅限 IPv6 的執行個體如何使用這些服務存取 IPv4 資源，並透過 DNS64 檢查 DNS 解析行為。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構及部署 AI 輔助的飲食規劃服務專員。在本實驗室中，您將瞭解如何運用 Streamlit 開發互動式網頁應用程式、整合 Vertex AI 的 Gemini Pro 以取得強大的 AI 功能、使用 BigQuery 管理資料，以及將應用程式部署至 Cloud Run，確保可擴充性和可靠性。完成本程式碼研究室後，您將擁有功能齊全的 AI 輔助飲食規劃工具

本程式碼研究室會說明如何使用 Google 地圖平台 Places UI Kit，建構全互動式在地搜尋應用程式。 在接下來的啟用步驟中，您需要啟用 Maps JavaScript API、Places UI Kit 和 Geocoding API。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台 」指南，建立帳單帳戶和專案。 在第一個步驟中，我們會為應用程式建立完整的視覺版面配置，並為 JavaScript

在本程式碼研究室中，您將使用 OTNS CLI 和網路視覺化功能，在模擬的 Thread 網路中新增/移動/刪除節點，並觀察網路如何配合拓撲的變化進行調整。

Thread 邊界路由器支援多點傳播轉送，可讓 Thread 網路和基礎設施 (Wi-Fi/乙太網路) 網路區段之間進行多點傳播通訊。本程式碼研究室會引導您設定及玩遊戲 Thread 多點傳播功能。

在本程式碼研究室中，您將使用 OTBR 做為標準 Thread 邊界路由器，並找到透過連上相同 Wi-Fi 網路的手機所連線的 Thread 結束裝置。

AI 帶來令人振奮的全新產品商機。這項預測技術也為打造值得信賴的體驗帶來新的挑戰。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 BigQuery 資料連結至 Data Studio，並根據資料結構開發不同類型的視覺化效果。包括運用 Data Studio 全新 Google 地圖支援功能的視覺化效果。

瞭解 Dialogflow 中的實體。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過「Privacy on Beam」功能，產生餐廳造訪的私人統計資料，探索並應用差異化隱私架構的功能。

在本程式碼研究室中，您將使用 MotionLayout 建構含有動態動畫的 Android Kotlin 應用程式。

在這個教學課程中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect 介面，以便透過虛擬私有雲對等互連存取服務。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 Cloud SQL 建立 Private Service Connect

本實驗室將說明如何在 Dataproc 上使用 PySpark，從 BigQuery 載入資料並儲存至 Google Cloud Storage。

本程式碼研究室說明如何使用參數效率調整 (PET) 建立自訂文字分類器。PET 方法只會更新少量參數，因此不必微調整個模型，訓練起來也相對容易且快速。這也讓模型在訓練資料較少的情況下，更容易學習新行為。 Towards Agile Text Classifiers for Everyone 詳細說明瞭這項方法，說明如何將這些技術應用於各種安全性工作，並只需數百個訓練範例就能達到最先進的效能。 這個程式碼研究室使用 LoRA PET 方法和較小的 Gemma 模型 (

在本程式碼研究室中，您會將應用程式中的主題設定遷移至 Material 3，並在之後套用動態色彩。

OpenTelemetry 是業界觀測追蹤記錄和指標的業界標準。另外，持續剖析是辨識最後一英里的資訊，以利調整效能。在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 OpenTelemetry 檢測應用程式，以用於追蹤記錄和分析器代理程式，以及如何在 Cloud Trace 和 Cloud Profiler 的視覺化圖表中找出瓶頸。

您將瞭解如何使用 Procurement DocAI，以智慧方式剖析月結單。

瞭解基本概念，瞭解如何使用應用程式動作內建意圖，將 Android 應用程式擴充至 Google 助理，進而啟用語音功能。

透過 Python SDK 和 PSC 端點，從 VM 存取 Vertex AI 上的 Anthropic

圖片占據網頁載入所需位元組的平均值 超過 60% 。使用 AVIF 可縮小圖片大小，加快網站載入速度。 AVIF 是一種源自 AV1 影片位元串流的圖片格式。AVIF 的設計宗旨是提高壓縮效率。 AVIF 圖片的大小比 JPEG、PNG、GIF 或 WebP 圖片小得多，且品質相同或更佳。 Squoosh 是圖片壓縮網頁應用程式，可輕鬆將圖片壓縮為 AVIF 圖片。 接著，Squoosh 會將圖片壓縮為 AVIF 圖片。Squoosh 完成後，右下角會顯示下載按鈕，並顯示 AVIF

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Android 上實作及使用遠端設定功能

在本程式碼研究室中，您將將舊 PHP 應用程式改為 Google Cloud 的現代化應用程式，並將其容器化、部署至 Cloud Run，然後連結至 Cloud SQL。此外

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Firebase 遠端設定，在不更新的情況下變更應用程式行為。以及如何執行 A/B 測試找出最佳值。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何透過全域存取權設定及驗證 Private Service Connect 對 MongoDB 的存取權。

瞭解如何將預先建立的 Material Design 元件擴充為適合任何網路架構的元件。

OpenTelemetry 是業界觀測追蹤記錄和指標的業界標準。這場講座介紹瞭如何使用 OpenTelemetry 檢測應用程式指標，以及如何在 Cloud Monitoring 和其他監控工具中運用這些指標。

本研究室的目標是探索 NCC，並將 WAN 設備定義連接至 NCC 中樞的軟體。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 AlloyDB 建立 Private Service Connect

在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 中的 AutoML Vision Edge 訓練圖片分類器，然後在 Android 或 iOS 手機上使用 ML Kit SDK 執行。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ARCore 的擴增圖片功能，在圖片中新增虛擬內容並追蹤圖片的動態。

在本程式碼研究室中，您將學習如何透過 Google Analytics for Firebase 使用應用程式事件來分析使用者行為。

憑藉新穎的 Web Bluetooth API，不必像 JavaScript 一樣能建立可控制 LED 無燃蠟燭的網頁應用程式。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataflow 監控 Bigtable 載入/讀取作業時，如何監控 Bigtable 寫入及讀取大量資料。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Unity 應用程式中加入 AdMob 應用程式開啟頁面廣告。

在本程式碼研究室中，您將建構一個微服務，透過在競技場中「丟棄」在競技場中彼此「丟棄」，對抗其他微服務。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配使用 BigQuery 與 C#

瞭解使用 Google 助理開發應用程式的基本概念。

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Firebase 遠端設定，在不更新的情況下變更應用程式行為。以及如何執行 A/B 測試找出最佳值。

在本程式碼研究室中，您將學習如何透過 Google Analytics for Firebase 使用應用程式事件來分析使用者行為。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ARCore Cloud Anchors 服務，在多部裝置上建立共同參照影格 (具有相同的位置和方向)，運用 Cloud Anchor 打造共用 AR 體驗。

在本程式碼研究室中，我們將向您介紹一種最簡單的方法，協助您編寫可存取 Google 開發人員技術的程式碼。這一切只要套用 JavaScript (一種主流網站開發語言)，使用 Google Apps Script 時，您需要撰寫程式碼來擷取 Google 試算表儲存格中的街道地址，然後根據地址產生 Google 地圖，再使用 Gmail 以附件形式傳送地圖。最棒的是，程式碼只需要四行程式碼。

在本程式碼研究室中，我們會實作資料擷取模式，使用 Cloud Data Fusion 即時將 CSV 格式的醫療照護資料載入 BigQuery。

在已啟用私人服務存取網路的現有 CloudSQL 執行個體上啟用 PSC 連結。然後透過另一個專案中的 PSC 端點連線

在本程式碼研究室中，您將建構可在 Cloud Run 執行的可安裝 MEAN 堆疊應用程式。

在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 iOS 應用程式，這個套件使用裝置端機器學習技術來辨識圖片中的文字和臉部特徵。

本研究室的目標是以輪輻的方式，探索使用虛擬私有雲的 NCC

在本程式碼研究室中，您將建立 Spanner 例項，並瞭解如何使用 Spanner 轉接器。

在本程式碼研究室中，您將使用 Google Slides API 和 BigQuery 製作簡報，分析最常見的軟體授權分析。

在本程式碼研究室中，您將建立解決方案，使用 AdWords API 和 Content API For Shopping 新建由 AdWords 管理員帳戶和 Merchant Center 多重客戶帳戶管理的新帳戶。接著連結新的子帳戶，讓新 Merchant Center 子帳戶管理的產品，能再用於由新 AdWords 子帳戶建立的購物廣告活動。

在本程式碼研究室中，您將建構知識導向的瑜珈姿勢搜尋應用程式，旨在回答使用者關於瑜珈姿勢的問題，並與使用者的問題相符。也能執行建立和編輯瑜珈姿勢等管理工作。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Sensitive Space 保護機器學習模型和智慧財產

在本程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 非對稱金鑰加密及解密資料。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 BigQuery 建立 Analytics 360 資料集的機器學習模型。

在本研究室中，您將使用 BigQuery Machine Learning 訓練模型，然後將模型匯出並部署至 Vertex AI 。這是 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $2 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將簡單的 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google App Engine

Google Cloud 專案是建立、啟用和使用所有 Google Cloud 服務的基本要件，例如管理 API、啟用計費功能、新增與移除協作者，以及管理 Google Cloud 資源的權限。 專案可讓您： Google Cloud 中的 帳單帳戶 會連結至一或多個專案，用於支付這些專案所消耗的資源費用。這份文件包含您的付款資訊，可讓 Google Cloud 針對您使用的服務向您收費。 帳單帳戶的重要性如下： 在瞭解需要帳單帳戶的原因後，我們建議您開始設定帳單帳戶，並建立 Google

在本程式碼研究室中，您將建構微服務，在競技場中互相「丟擲」果醬，藉此對抗其他微服務。

瞭解如何使用 BigQuery 的 Python 型指令列工具 bq 載入和查詢資料。

在本程式碼研究室中，您將建構一個微服務，透過在競技場中「丟擲」顆粒來對抗其他微服務。

這個中階 Google Apps Script 程式碼研究室會使用 2 個 Google 開發人員平台，分別是 Google Workspace 和 Google Cloud 控制台。具體來說，這項服務會使用 Cloud 控制台的 BigQuery API (做為 Apps Script 進階服務)，以及一組內建的 Google Workspace 服務：Google 試算表和 Google 簡報。這個範例應用程式的目的是向使用者展示，他們只要透過一段簡短的程式碼，就能自動處理從大數據分析到投影片簡報的最終階段。

本教學課程說明如何搭配 Python 使用 Secret Manager

在本程式碼研究室中，您將使用 gcloud 建立 Cloud DNS 轉送區域，並設定 FQDN 轉送目標。

您將使用 Cloud Dataflow、使用 Cloud Dataflow SDK 建立 Maven 專案，以及使用 Google Cloud Platform 主控台執行分散式工作管道。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Car App Library 的基礎知識。這個程式庫可用來建構 Android Auto 和 Android Automotive OS 應用程式，供停車和行車狀態下使用。您會學習如何在這兩個平台上重複使用實作內容，處理各種難題，例如不同螢幕設定和輸入法。

在本程式碼實驗室中，您將在「瞭解 Android XR 基本知識：第 1 部分 - 模式與空間面板」的基礎上，進一步使用軌道器將應用程式的 UI 空間化，並透過設定環境偏好設定，自訂「全空間」模式體驗。

在本程式碼實驗室中，您將學習如何透過 XR 板型規格打造獨特的使用者體驗。接著從基礎知識開始，瞭解如何使用 Jetpack Compose XR 程式庫提供的可組合函式調整應用程式，以便在 Android XR 頭戴式裝置上執行時發揮最大功效。

在這個程式碼研究室中，您將學習如何用 Jetpack Macrobenchmark 測量應用程式啟動時間和影格時間。

瞭解如何透過 Apps Script 試算表服務讀取、寫入及控管 Google 試算表中的資料。

產品公平性測試是為了確保 AI 模型和/或資料無法公平化的公正偏誤。在這場研討會中，我們會逐步說明進行公平性測試的關鍵步驟，並示範如何從機器學習公平性的角度評估產生文字模型的資料集。

在這個程式碼研究室中，您將在 Android 應用程式中加入程式碼來呼叫 Vision API Product Search 後端，讓應用程式使用者透過圖片搜尋產品。

瞭解如何建構 Android 應用程式來偵測圖片中的物件，並在使用者介面中顯示結果。

瞭解如何有系統地評估填寫完畢的資料卡、評估及追蹤透明度措施，以及套用架構來稽核資料卡中的假設和盲點。

瞭解如何為貴機構和利害關係人定義透明度，然後建立架構，擷取影響資料集的決策和隱形說明。

在本程式碼研究室中，您將使用 Producer Portal，將基本的軟體即服務 (SaaS) 解決方案與 Google Cloud Marketplace Procurement API 整合。

瞭解如何使用 Apps Script 設定試算表資料的格式。

瞭解如何透過 Kotlin 在 ARCore 中使用 Streetscape Geometry 和 Rooftop anchors API。

瞭解如何使用 TensorFlow Lite Model Maker 重新訓練垃圾內容偵測模型，偵測特定類型的垃圾內容。

在本程式碼研究室中，我們將和 Firebase 和 Angular 共同打造即時網路應用程式。

假設您要在地圖上標示許多地點，並希望使用者能查看這些地點的位置，以及找出想去的地點。常見範例如下： 在本程式碼研究室中，您將建立定位器，從特定地點的即時資料動態饋給中提取資訊，協助使用者找到離起點最近的地點。這個全方位定位器可處理的場所數量遠大於 簡易商店定位器 ，後者最多只能處理 25 個商店位置。 本程式碼研究室會使用開放資料集，模擬大量商店位置的預先填入中繼資料，讓您專心學習重要技術概念。 在下一節的步驟 3 中，請為本程式碼研究室啟用 Maps JavaScript API 、

瞭解 Apps Script 的基本功能，以便改善您的 Google 試算表體驗。

瞭解如何使用 Unity 專用的 ARCore 地理空間建立工具。

瞭解如何運用啟發式方法和維度，找出現有文件結構定義的缺口，並評估目標對象閱讀及瞭解資料集文件的難易度。

瞭解如何使用 TensorFlow Lite Model Maker 訓練垃圾留言偵測模型。

如果資料集中的模式與位置資訊有關，地圖就是非常實用的工具，可將這些模式視覺化。這項關係可以是地點名稱、特定經緯度值，或是具有特定界線的區域名稱，例如人口普查區或郵遞區號。 如果這些資料集非常龐大，使用傳統工具查詢及視覺化資料可能會很困難。使用 Google BigQuery 查詢資料，並透過 Google Maps API 建構查詢及將輸出內容視覺化，您就能快速探索資料中的地理模式，不必進行太多設定或編碼，也不必管理儲存大型資料集的系統。 在本程式碼研究室中，您將編寫及執行一些查詢，示範如何使用

瞭解如何使用 Google 地圖平台 Maps SDK for Android 和 Places SDK for Android，向使用者提供可能的地點清單，以便識別他們的所在位置。

本程式碼研究室將說明如何整合 Maps SDK for Android 與應用程式，並使用其核心功能，方法是建構一個應用程式，使用各種標記顯示美國科羅拉多州的山脈地圖。此外，您也會學到如何在 Google 地圖上繪製其他形狀。 完成本程式碼研究室後，您建立的資訊方塊會如下所示： 在啟用步驟中，您需要啟用 Maps SDK for Android 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台

在這個程式碼研究室中，我們將探索 Vision、Speech-to-Text、Translation 和 Natural Language API。最後，我們會使用這些 API 來分析音訊記錄，並將音訊對應到相關圖片。

瞭解如何建立 Flutter 應用程式，以便分類文字並在其使用者介面中顯示結果。

瞭解如何在 ARCore 中使用 Kotlin 搭配場景語意和地理空間深度 API。

網站最常見的功能之一，就是顯示 Google 地圖 ，醒目顯示商家、機構或其他實體存在地點的一或多個位置。這些地圖的實作方式可能因需求而異，例如地點數量和變更頻率。 在本程式碼研究室中，您會瞭解最簡單的用途，也就是地點數量不多且很少變更的情況，例如連鎖商店的店家搜尋器。在這種情況下，您可以使用相對低技術的方法，不必進行任何伺服器端程式設計。但這不代表您無法發揮創意，只要運用 GeoJSON 資料格式，即可儲存及算繪地圖上每個商店的任意資訊，並自訂標記和地圖的整體樣式。 最後，您還可以使用

瞭解如何運用這些功能持續吸引使用者採取行動。

開始編寫程式碼前，請先設定幾項必要條件。 本教學課程會使用 Apple 的 Xcode 工具和 Objective-C 語言，建立可在模擬器中執行的簡單 iOS 應用程式。不需要實體裝置，如要取得 Xcode，請前往 https://developer.apple.com/xcode/ Places SDK for iOS 以 CocoaPods Pod 的形式提供。CocoaPods 是適用於 Swift 和 Objective-C

本程式碼研究室會說明如何使用 Maps JavaScript API 和 deck.gl (開放原始碼的 WebGL 加速資料視覺化架構)，建立大量地理空間資料的視覺化內容。 如果您從未使用過 Google 地圖平台，請按照下列步驟操作： 如果沒有，請前往 https://nodejs.org/ ，在電腦上安裝 Node.js 執行階段。 Node.js 包含 npm，這是安裝本程式碼研究室依附元件時所需的套件管理工具。 為節省時間，本程式碼研究室的範例專案包含例項地圖所需的所有樣板程式碼。

瞭解如何使用 Geospatial Creator，在 Unity 編輯器中將擴增實境 (AR) 內容放置在多個錨點。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Vision API Product Search 建構產品圖片搜尋後端，以及如何建立 API 金鑰來從行動應用程式呼叫後端。

瞭解使用 Google 助理開發應用程式的基本概念。

瞭解如何使用 TensorFlow Serving 建立簡單的網站分類圖片。

瞭解如何在網頁應用程式中實作密碼金鑰和表單自動填入功能，讓登入過程更簡單安全。

在本實驗室中，您將使用現有的可安裝 PWA，並新增自訂應用程式內安裝按鈕。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列配套程式碼研究室中的 第五個 。先前的程式碼研究室是「 從分頁到工作列 」。本系列還有三項程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa04--prompt-measure-install 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。

無論是展開公路旅行、規劃日常通勤路線，還是要在熱鬧的城市中導航，從 A 點前往 B 點不僅僅是知道目的地，可靠的路線產生工具也至關重要。 有了 Google 地圖平台，您就能在應用程式中加入動態地圖、讓使用者透過自動完成功能快速輸入地點，以及在地圖上顯示路線。 本程式碼研究室會引導開發人員使用 Maps JavaScript API 、 Place Autocomplete 和 Routes API 建構網路應用程式。您將透過可自訂的教學課程，瞭解如何整合多個 Google 地圖平台 API。

在本實驗室中，您將使用現有的網頁應用程式，並為其新增進階功能。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列配套程式碼研究室中的 第六個 。先前的程式碼研究室是「 提示及評估安裝 」。本系列還有兩個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa05--empowering-your-pwa 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。 取得程式碼後，請在程式碼資料夾中從指令列執行

在本實驗室中，您將使用現有的 Service Worker 轉換網站，並改用 Workbox。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列配套程式碼研究室中的 第二個 。先前的程式碼研究室是「 離線 」。本系列還有六個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa03--workbox 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。 取得程式碼後，請在程式碼資料夾中從指令列執行

在本實驗室中，您將使用已部署的現有 漸進式網頁應用程式 ，並將其包裝成應用程式，在 Google Play 商店中發布。 Bubblewrap 是一種工具，只要執行幾個 CLI 指令，就能輕鬆將漸進式網頁應用程式包裝成 Android App Bundle。這項工具會產生 Android 專案，並以 受信任的網路活動 形式啟動 PWA。 首先，請為專案建立目錄，然後移至該目錄： 接著，執行 Bubblewrap 指令列工具，為要上傳至 Play 的 Android 應用程式套件產生設定和

在本實驗室中，您將使用現有的網頁應用程式，並讓該應用程式離線運作。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列隨附程式碼研究室中的 第一個 。本系列還有七個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 starter 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。 取得程式碼後，請在程式碼資料夾中從指令列執行 npm ci ，安裝所有需要的依附元件。接著執行 npm start

瞭解如何使用 Maps JavaScript API 和 PLaces 程式庫建構位置式網路應用程式，執行鄰近搜尋。

本程式碼研究室將說明如何使用 Maps JavaScript API 的 WebGL 技術功能，在三維向量地圖上進行控制和算繪。 本程式碼研究室假設您已具備 JavaScript 和 Maps JavaScript API 的中階知識。如要瞭解使用 Maps JS API 的基本概念，請試試 在網站中新增地圖 (JavaScript) 程式碼研究室 。 在下方的啟用步驟中，您需要啟用 Maps JavaScript API 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何開始使用 Google 地圖平台網頁服務。您將學習所有基本知識，包括設定、載入 Maps JavaScript API、顯示第一張地圖、使用標記和標記叢集、在地圖上繪製內容，以及處理使用者互動。 在本程式碼研究室中，您將建構簡單的網頁應用程式，並執行下列操作： 如要完成本程式碼研究室，請先熟悉下列項目。如果您已熟悉 Google 地圖平台，請直接前往程式碼研究室！ 在本程式碼研究室中，您將使用下列 Google 地圖平台產品：

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何開始使用 Google 地圖平台，以 Objective-C 建構 iOS 應用程式。您將瞭解所有基本概念，包括如何設定及載入 Maps SDK for iOS、顯示第一張地圖、使用標記和標記叢集、在地圖上繪製內容，以及處理使用者互動。 在本程式碼研究室中，您將建構一個 iOS 應用程式，該應用程式會執行下列操作： 如要完成本程式碼研究室，請務必熟悉下列項目。如果您已熟悉 Google 地圖平台，請直接前往程式碼研究室！ 在本程式碼研究室中，您將使用下列

本程式碼研究室說明如何使用 Google 地圖平台的資料，在 Android 裝置上以擴增實境 (AR) 顯示附近地點。 本程式碼研究室使用 Android 10.0 (API 級別 29)，且您必須在 Android Studio 中安裝 Google Play 服務。如要安裝這兩個依附元件，請完成下列步驟： 在下一節的步驟 3 中，請為本程式碼研究室啟用 Maps SDK for Android 和 Places API 。 如果您從未使用過 Google 地圖平台，請按照「 開始使用

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構聊天應用程式，以便輪詢聊天室。

瞭解如何使用 PageSpeed Insights API 和 CrUX API 評估網頁的 Core Web Vitals。

瞭解使用 Google 助理開發應用程式的基本概念。

在本程式碼研究室中，您將建構一個圖片滑桿，它與 Angular 架構獨立運作，可匯入到任何架構中，且很容易整合。

瞭解如何在 Adobe Aero 中使用 Geospatial Creator 工具。

本程式碼研究室會說明如何開始使用 Google 地圖平台，以 Swift 建構 iOS 應用程式。您將建構 iOS 應用程式，並執行下列操作： 如要完成本程式碼研究室，您需要下列帳戶、服務和工具： 如要完成下方的啟用步驟，請啟用 Maps SDK for iOS 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台 」指南，建立帳單帳戶和專案。

在本程式碼研究室中，您將學習如何開始使用 Google Maps JavaScript API 的 vis.gl/react-google-map 程式庫，在 React 應用程式中加入 Google 地圖。您將瞭解如何完成設定、載入 Maps JavaScript API、顯示第一張地圖、使用標記和標記叢集、在地圖上繪製內容，以及處理使用者互動。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台

在本實驗室中，您將為現有的網頁應用程式新增串流路徑回應，以提升效能。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列程式碼研究室的 第七個 。先前的程式碼研究室是「 強化 PWA 」。本系列還有一個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa06--service-worker-includes 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。

瞭解如何保護線上資訊、辨識網路釣魚攻擊、為 Google 帳戶啟用進階保護，以及確保社群媒體安全。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 Google Chat

在本實驗室中，您會將用戶端資料備份及還原至 IndexedDB。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列配套程式碼研究室中的 第三個 。先前的程式碼研究室是「 使用 Workbox 」。本系列還有五個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa03--indexeddb 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。 取得程式碼後，請在程式碼資料夾中從指令列執行 npm ci

漸進式網頁應用程式 (PWA) 是一種透過網路提供的應用程式軟體，採用常見的網頁技術建構而成，包括 HTML、CSS 和 JavaScript。這些 API 適用於使用符合標準的瀏覽器的任何平台。 在本程式碼研究室中，您會先從基準 PWA 開始，然後探索新的瀏覽器功能，最終讓 PWA 擁有超能力 🦸。 許多新瀏覽器功能仍在開發中，且尚未標準化，因此有時您需要設定瀏覽器標記才能使用這些功能。 在本程式碼研究室中，您應熟悉新版 JavaScript，尤其是 Promise 和

瞭解如何透過 Apps Script 使用資料操縱、自訂選單和公開 API 擷取資料，改善試算表體驗。

瞭解如何為資料資訊卡讀者製作敘事內容、針對重點明確的簡潔文件進行最佳化，以及探索各種分析方法，協助讀者更直覺地瞭解資料集。

本程式碼研究室會教您如何整合 Maps SDK for Android 與應用程式，並使用其核心功能，建構可顯示美國加州舊金山自行車店地圖的應用程式。 在啟用步驟中，您需要啟用 Maps SDK for Android 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台 」指南，建立帳單帳戶和專案。

在本實驗室中，您將使用現有的網頁應用程式，並讓使用者能夠安裝該應用程式。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列隨附程式碼研究室中的 第四個 。先前的程式碼研究室是 IndexedDB 。本系列還有四個程式碼研究室。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa04--tab-to-taskbar 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js 14 以上版本。 取得程式碼後，請在程式碼資料夾中從指令列執行

瞭解如何透過 Web-vitals JavaScript 程式庫評估網頁的「網站體驗核心指標」。

瞭解如何使用 Apps Script 中的「試算表」服務，以圖表呈現一組資料。

在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，該應用程式會使用裝置端機器學習功能，辨識語言並翻譯 59 種語言的文字。您也會瞭解如何整合 CameraX 程式庫，透過即時攝影機動態饋給完成這些工作。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Java 程式碼轉換為 Kotlin

在本實驗室中，您將使用現有的網頁應用程式，並新增網頁工作站，在兩個開啟的視窗之間共用狀態。這是 漸進式網頁應用程式研討會 的一系列隨附程式碼研究室中的 第八個 。先前的程式碼研究室是「 Service Worker Includes 」。這是本系列程式碼研究室的最後一個。 首先，請複製或下載完成本程式碼研究室所需的範例程式碼： 如果複製存放區，請確認您位於 pwa06--working-with-workers 分支版本中。ZIP 檔案也包含該分支版本的程式碼。 這個程式碼集需要 Node.js

本程式碼研究室將教導您如何搭配 SwiftUI 使用 Maps SDK for iOS。 在下一個啟用步驟中，請啟用 Maps SDK for iOS 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台 」指南，建立帳單帳戶和專案。 為協助您盡快上手，我們提供一些範例程式碼，方便您跟著本程式碼研究室的說明操作。歡迎直接前往解決方案，但如果您想按照所有步驟自行建構，請繼續閱讀。

本程式碼研究室將說明如何將 Places SDK for Android 整合到應用程式，並使用各項功能。 如要完成本程式碼研究室，您需要下列帳戶、服務和工具： 在下方的啟用步驟中，請啟用 Places API 和 Maps SDK for Android 。 如果您尚未建立 Google Cloud Platform 帳戶，以及啟用計費功能的專案，請參閱「 開始使用 Google 地圖平台 」指南，建立帳單帳戶和專案。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Material 的溝通原則，撰寫清楚簡潔的 UI 文字。

在本設計實驗室中，您將瞭解如何為 Material Design 主題提供優質的深色模式，在黑暗中傳達產品的獨特特徵。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何安裝及使用 Cloud Tools for Visual Studio。

瞭解如何搜尋及選取 Google API，並查看相關指標。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Google Analytics for Firebase 建立轉換和目標對象，然後匯入 Google Ads

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Looker 嵌入單一登入功能。

在本程式碼研究室中，您將學習如何設定網路負載平衡器，以便根據 HTTP 健康狀態檢查使用加權負載平衡回報的權重，將流量分配到各個負載平衡器的後端執行個體。

本程式碼研究室會以互動示範的方式，介紹 Interaction to Next Paint (INP) 。 程式碼位於 web-vitals-codelabs 存放區 。 頁面頂端會顯示「分數」 計數器和「增加」 按鈕。這是反應性和回應性的經典示範！ 按鈕下方有四項測量結果： 測量互動時，完全不需要 FPS 和計時器項目。新增這些項目只是為了方便您查看回應式設計。 試著與「Increment」(增加) 按鈕互動，並觀察分數是否增加。 INP 和 互動 值是否會隨著每次遞增而改變？ INP

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Windows Server 和 ASP.NET Framework 建立 Google Compute Engine 虛擬機器。

在本程式碼研究室中，您將在 GCP 上設定跨區域的 Confluent Kafka，其他超大規模雲端服務 (例如 AWS) 也能透過 VPN 通道存取，提供真正的多雲串流功能，來源位於 AWS，目標位於 GCP。

瞭解如何使用 Dialogflow 建立簡易型聊天機器人。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何導入自動續訂型訂閱項目和預付方案，包括基本方案和彈性優惠。

瞭解如何使用 KerasNLP 載入預先訓練的大型語言模型，並透過 TensorFlow Lite 將模型最佳化並部署至 Android

瞭解如何使用 Flutter 在遊戲中加入音效、背景音樂和動態音效。

在這個程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 加密及解密資料

可直接使用的 Dialogflow 整合了許多功能，包括網頁、Google 助理、社群媒體和電話閘道。不過，如果你想在行動裝置上使用聊天機器人，就必須建立自訂整合項目。本研究室將說明如何將 Dialogflow Essentials 整合至 Flutter 應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Document AI Workbench 使用自己的訓練資料建立完全自訂的模型。

在本程式碼研究室中，我要專注於透過 Node.js 使用 Document AI API 建立教學課程

在這個適合新手的程式碼研究室中，您將熟悉生成式備用功能，使用 Google 最新的生成式大型語言模型 (LLM) 生成虛擬服務專員回應。

在本程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 非對稱金鑰加密及解密資料。

在本程式碼研究室中，您將建構 Flutter 應用程式，以適應 Flutter 支援的全部六個平台：Android、iOS、網頁、Windows、macOS 和 Linux。

在本程式碼研究室中，我們會實作資料擷取模式，使用 Cloud Healthcare FHIR API 將 FHIR - R4 格式醫療照護資料 (一般資源) 載入 BigQuery。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Document AI 表單剖析器，以 Python 剖析手寫表單。 我們將以簡單的醫療登記表單為例，但此程序將適用於 DocAI 支援的任何一般形式。 本程式碼研究室是以其他 Document AI 程式碼研究室呈現的內容為基礎。 建議您先完成下列程式碼研究室，再繼續操作。 本程式碼研究室假設您已完成 Document AI OCR 程式碼研究室 中列出的 Document AI 設定步驟。 請先完成下列步驟再繼續： 您還需要安裝 Pandas ，這是

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 GA4F 導入事件，以及如何透過 Google Ads 推出行動廣告活動。

在本程式碼研究室中，您將為 iOS 或 Android Flutter 應用程式建立主畫面小工具。我們會從基本的 Flutter 新聞應用程式開始說明。然後，您將使用原生架構為小工具本身建立 UI。最後，您將學到如何分享資源，以及建立小工具與主應用程式之間的通訊。

想像一下，只要幾秒鐘，就能將簡單的文字說明轉換為生動細緻的圖片。這就是生成式媒體的強大功能，這項技術發展迅速，正在改變我們創作及與視覺內容互動的方式。Vertex AI 上的 Google Imagen 3 等模型，可為應用程式開發人員提供最先進的生成式 AI 功能。 Imagen 3 是 Google 至今品質最優的文字轉圖像模型。這項技術可產生精細的圖片，因此，開發人員在建構新一代 AI 產品時，可享有更大的控管權，將想像力轉化為高品質的視覺素材資源。進一步瞭解 Vertex AI 上的

GitHub - 使用 GenAI 自動執行程式碼審查

本程式碼研究室的目標是使用新推出的 Material Design 3 和 Material You 實作方法，示範如何在 Jetpack Compose 中設定主題。

示範 Java 應用程式中的 Gemini 函式呼叫功能，方法包括透過叫用 Gemini 模型來自動化調度管理函式呼叫的輸入內容、叫用 API，然後在其他 Gemini 呼叫中處理回應，並部署至 REST 端點。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 Android 使用者建構無障礙服務。

本頁面說明如何使用 Dataflow SQL 及建立 Dataflow SQL 工作。

在本程式碼研究室中，您將使用 Document AI Warehouse 擷取、處理及搜尋文件的全文。

在本研究室中，您將建立 CDN 發布作業，並套用 Cloud Armor 規則來保護邊緣快取。

運用生成式 AI 實作 JIRA 使用者故事

瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。

在本研究室中，您將瞭解如何在 Google Cloud 建立端對端資料至 AI 系統，以便即時偵測詐欺行為。目標是瞭解如何從原始資料，在 Google Cloud 中建構可用於實際工作環境的機器學習管道。本研究室使用以下 Google Cloud 產品： 建構端對端機器學習管道並不容易。在本研究室中，您將瞭解如何使用 BigQuery 和 Vertex AI 等 Google Cloud 服務，建構及擴充端對端機器學習管道。並逐步說明如何將原始資料轉為實際運用 AI

瞭解專為在容器化環境中透過 Cloud Workstations 開發 Python 應用程式的軟體工程師設計的功能與功能。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 IPv6 靜態路徑搭配新的下一個躍點屬性，例如 next-hop-instance、next-hop-gateway 和 next-hop-address

使用 BigQuery SQL 查詢和 Vertex AI PaLM API，建構電影成功評分預測和處方藥應用程式。

您可以使用 Artifact Registry 儲存不同類型的構件，在單一專案中建立多個存放區，並將特定區域或多區域與每個存放區建立關聯。有幾種存放區模式。每種模式的用途都不同。下圖顯示了許多可同時使用不同模式的存放區方式之一。這張圖表顯示兩個 Google Cloud 專案之間的工作流程。在開發專案中，開發人員會建構 Java 應用程式。在另一個獨立的執行階段專案中，另一個建構作業會建立包含應用程式的容器映像檔，以便部署至 Google Kubernetes Engine。

Skaffold 這項工具可處理建構、推送及部署應用程式的工作流程。您可以使用 Skaffold 輕鬆設定本機開發工作區、簡化內部開發迴圈，並整合 Kustomize 和 Helm 等其他工具，以便管理 Kubernetes 資訊清單。 在本教學課程中，您將瞭解 Skaffold 的一些核心概念，以此自動化內部開發迴圈，然後部署應用程式。 您將學會以下內容： 允許第三方 Cookie。按一下「網站無法運作」然後再選擇 [允許 Cookie] 請注意類似 Kubernetes 的 YAML

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Trusted Space 解決方案，透過加速器執行 AI/ML 工作負載。

在本程式碼研究室中，您將建立具備後端服務的 TCP/SSL 負載平衡器，並將負載平衡器的存取權限制為僅限一組特定的使用者用戶端。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataprep 轉換 Google 表單問卷調查資料，並推送至 BigQuery 進行更深入的分析

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用已簽署的容器映像檔功能，提高機密空間的可用性。

在本程式碼研究室中，您將訓練機器學習模型，以辨識特定花朵。

在本程式碼研究室中，您將學習如何在 SparkFun Edge 這個以電池供電的開發板上，使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 執行語音辨識模型。SparkFun Edge 是一個以電池供電的開發板，內含微控制器。

在本程式碼研究室中，您將建構採用機器學習技術的簡易桌遊。您將透過 TensorFlow Agents 訓練強化學習模型，並以 TensorFlow Serving 做為後端來部署這個模型。此外，您也將建構跨平台 Flutter 應用程式做為遊戲前端。

本程式碼研究室說明如何在 Google Cloud Composer 中使用 Google Cloud Functions，以觸發 Apache Airflow 工作流程 (DAG)。這裡的 DAG 會使用 BashOperator 執行簡單的 bash 指令

瞭解如何在兩個瀏覽器之間串流媒體和資料。熟悉 WebRTC 的核心 API 和技術。使用 getUserMedia、CSS 和 Canvas 元素擷取及操控圖片。使用資料管道設定對等互連連線，並在瀏覽器之間直接交換資料。最後，使用 Node.js 設定信號伺服器。

在本程式碼研究室中，您將建構及測試簡單的 Flutter 應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解新的外部 HTTP 負載平衡器提供的進階流量功能。

3D 圖形是許多應用程式的基本要素，包括遊戲、設計和資料視覺化。隨著圖形處理器和創作工具持續改進，越來越大、複雜的 3D 模型變得越來越普遍，並有助於在沉浸式虛擬實境 (VR) 和擴增實境 (AR) 技術中推動新的應用程式。由於模型複雜度提高，儲存空間和頻寬需求必須跟上 3D 資料的爆炸期保持同步。 採用 Draco 後，使用 3D 圖形的應用程式大小可以在不影響視覺擬真度的情況下，大幅縮小。對使用者來說，應用程式的下載速度越來越快、瀏覽器中的 3D

在本程式碼研究室中，您將瞭解 gecko@003 模型及應用程式的實際用途。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Flutter 應用程式中加入 webview_flutter 外掛程式。

在本程式碼研究室中，您將使用 Eventarc 監聽 Pub/Sub、Cloud Storage 和 Cloud 稽核記錄的事件，並傳送至在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上執行的 Kubernetes 服務。

瞭解如何使用 2D 物理引擎 Forge2D，在 Flutter 和 Flame 遊戲中製作遊戲機制。

瞭解如何使用 Cassandra-Bigtable Proxy 和 Datastax ZDM Proxy，在不造成停機時間和應用程式程式碼變更的情況下，將資料從 Apache Cassandra 遷移至 Bigtable。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 監督式微調大型語言模型。

運用 Android-FHIR SDK、OHS 和 Google Cloud Healthcare API，建構安全、可擴充且符合規範的資料導向醫療照護行動應用程式

使用 GenAI 自動化程式碼審查

瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。

瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。

瞭解 Dialogflow 中的執行概念。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解 Gemini Code Assist 如何協助您在軟體開發生命週期 (SDLC) 的主要階段 (例如設計、建構與測試、測試與部署) 中提供協助。我們會設計並開發整個應用程式，然後部署至 Google Cloud。

本教學課程將說明如何在 Google App Engine 中使用 Python 建構簡單的網頁應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 BigQuery 的基本概念，以及如何使用 BigQuery 查詢 TB 規模的資料，例如 Wikipedia 資料集。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 clasp (Apps Script CLI) 透過指令列提取、推送及部署 Apps Script 專案。

瞭解如何將 Vision API 與 Dialogflow 整合。

將應用程式部署至 Cloud Run 和 GKE 叢集，並查看 Software Delivery Shield Security 部署作業的安全性深入分析資訊

安全部署至 Cloud Run 的基本做法

在本程式碼實驗室中，您將建立 Spanner 例項，並使用 Spanner 內建的向量搜尋功能，以及與 Vertex AI 模型整合，對向量嵌入執行相似度搜尋。

示範以 Python 編寫的 Cloud 函式，用於初始化 Vertex AI 模組，然後提供端點以叫用 PaLM Text Bison 模型。

在本程式碼研究室中，您將建構知識導向的聊天應用程式，用於回答客戶問題、引導產品探索過程，並為電子商務資料集量身打造搜尋結果

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 AI 服務專員，協助您處理運動零售業務中的任務、取得推薦內容、尋找商店或下單。您將使用 Agent Development Kit (ADK) 建構代理，並使用 MCP Toolbox for Databases 將代理連結至 AlloyDB

在本程式碼研究室中，您將展開影片範例，新增對 MediaSession 的支援。這可讓 Android 從應用程式外部控製播放，例如透過 Google 助理、電視的遙控器，或是螢幕鎖定畫面和 Wear OS 的畫面控制選項。

在本程式碼實驗室中，您將建立 Spanner 例項，並使用 Spanner 內建的向量搜尋功能，以及與 Vertex AI 模型整合，對向量嵌入執行相似度搜尋。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 &amp；從頭開始建構 Web 元件，然後逐步強化為 Lit Element。

在這個教學課程中，您將瞭解如何使用 HEY 和預測雲端監控指標執行基準測試。

在這個教學課程中，您會瞭解如何使用 Private Service Connect 來設定及驗證線上預測的存取權

使用互動式 Beam 設定及執行筆記本

本研討會旨在為使用者和從業人員提供實作 Duet AI 教育體驗。 在本程式碼研究室中，您將瞭解以下內容： 為示範開發人員適用的 Duet AI 如何真實應用在日常開發過程中，我們將以敘事為題材進行活動。 新開發人員加入電子商務公司，負責將新服務加入現有的電子商務應用程式 (由多項服務組成)。新版服務會針對產品目錄中的產品提供額外資訊 (維度、重量等)。這項服務會根據產品尺寸和重量，提供更好/更便宜的運費。 由於 開發人員 才剛開始接觸公司，會將 Duet AI 用於程式碼生成、說明及說明文件。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Procurement DocAI 和 Lending DocAI 來分類和剖析專門文件。

瞭解如何運用對話式 AI 平台 (CAIP) Dialogflow CX 建構零售聊天機器人

本程式碼研究室將說明如何使用 Gemini，在現有的 API 後端為基礎建構用戶端應用程式。 本研究室旨在說明如何將 Gemini 與現有應用程式搭配使用。在本研究室中，您將瞭解如何執行下列操作： 視機構政策而定，您可能可能無法正確部署這項解決方案。 建議：請使用您擁有完整權限的帳戶 (例如個人帳戶)，而非公司或學校帳戶 注意： 如果您最近建立的專案具備完整權限，且該專案已啟用 Gemini API，可以繼續使用該專案並略過這個步驟。舉例來說，如果你最近完成了另一個 Gemini

在本程式碼研究室中，您將如何使用 GA4F 將 WebView 中網頁上的事件轉送至原生程式碼，以便追蹤網頁上的事件。

瞭解如何使用 PaLM API 和 Flutter 建構簡單的應用程式，用於建立並顯示有關 Google 產品的哈利克文。

瞭解如何設定 Eventarc，觸發與 GKE Autopilot 和 Pub/Sub 整合的 Workflows，以便執行客戶獎勵業務流程。

本程式碼研究室將引導您使用 SchedMD 提供的 Slurm-GCP 解決方案，在 Google Cloud Platform 上執行 Gromacs

瞭解如何透過要求驗證以保護 Cloud Functions

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 上部署 Managed Active Directory

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。

在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud Run 服務，以便建立圖片縮圖來回應透過 Pub/Sub 主題傳遞的 Cloud Storage 事件。

瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 Cloud NDB 遷移至 Cloud Datastore。

瞭解如何使用 Cloud Buildpacks 將簡易的 App Engine 應用程式容器化，並遷移至 Cloud Run。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 IPv6 靜態路徑搭配新的下一個躍點屬性，例如 next-hop-instance、next-hop-gateway 和 next-hop-address

透過 Identity Aware Proxy 確保在 CloudRun 中運作的應用程式安全無虞，並要求使用者登入

這個原始碼用於在 Slack 應用程式中建立 Slack Slash Command，用於產生文字摘要。Slack 應用程式使用 Cloud 函式叫用 PaLM API 來提供文字摘要。

Kustomize 這項工具能以無範本的方式自訂應用程式設定，簡化現成應用程式的使用。此版本可做為獨立公用程式，透過 kubectl apply -k 於 kubectl 建構，可做為獨立 CLI 使用。詳情請參閱 kustomize.io 。 在本教學課程中，您將逐步瞭解 Kustomize 的一些核心概念，並用來管理應用程式和環境中的變化版本。 您將學會以下內容： https://ide.cloud.google.com mkdir kustomize-lab cd

瞭解如何透過 Kotlin 將質感設計用於 Android 結構和版面配置。

在本程式碼研究室中

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Google 地圖平台 Navigation SDK 建立簡單的導航應用程式。

在 Node.js 中執行 TensorFlow Lite 模型，並使用 Coral Edge TPU 和 WebNN 加快模型速度。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用模型製作工具重新訓練垃圾留言模型，以處理預先訓練模型無法處理的邊緣情況，然後將新的模型重新部署到網頁應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配 Node.js 用戶端程式庫使用 BigQuery

瞭解如何建立前端 Ruby 用戶端，為 Dialogflow 應用程式建立對話體驗。

瞭解如何透過 GKE 部署、擴充及更新網站。

在本程式碼研究室中，您將使用以 Go 實作的一般運算語言編寫運算式。您將建立變數、使用邏輯和/或運算子、建構 JSON、建構 proto，以及調整運算式。

在本程式碼研究室中，您將建構微服務的事件導向自動化調度管理服務，透過 Eventarc 和 Workflows 處理圖片

透過使用核心元件建構簡單的應用程式，瞭解使用 Material Components 網頁版的基本概念。

使用 Kotlin 建構包含核心元件的簡易應用程式，藉此瞭解 Android 適用質感設計元件的基本使用概念。

在本程式碼研究室中，您將運用 lit-element 元素建構 Brick Viewer 網頁元件。

在本研究室中，您將瞭解如何將卷積層組合成可辨識花的類神經網路模型。此時，您將自行從頭開始建構模型，並運用 TPU 的強大功能在幾秒內訓練模型，並根據模型設計反覆調整。本研究室包含有關卷積類神經網路的必要理論說明，也是開發人員學習深度學習的好起點。

瞭解如何在 Gen2 執行階段中使用 App Engine 套裝組合服務

瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 Cloud Datastore 遷移至 Cloud Firestore。

瞭解如何將 Python App Engine 應用程式從 Web2 遷移至 Flask 網路架構。

瞭解如何使用 Docker 將簡易的 App Engine 應用程式容器化並遷移至 Cloud Run

瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 ndb 遷移至 Cloud NDB。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Istio 將 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用生成式 AI API，透過特定關鍵字產生圖片。這個程序分為兩個步驟：呼叫 text-bison API 以產生圖片生成提示，接著叫用 Imagen API，並根據產生的提示產生圖片。此整個工作流程會透過 GRadio 應用程式在前端啟動。

在本程式碼研究室中，您將針對價格預測應用程式建構及部署 MCP 工具箱，採用 AlloyDB 的資料庫服務，並運用 Gen AI Toolbox 建立資料庫服務的生成式 AI 功能。

Bitbucket - 使用生成式 AI 自動執行程式碼審查

瞭解如何建構會耗用大量運算資源的 Flutter 應用程式，並維持 Flutter 流暢的互動。

瞭解如何設定 Eventarc，以觸發與 Cloud Run 和 Pub/Sub 整合的 Workflows，以便執行客戶獎勵業務流程。

透過這個程式碼研究室，我們會說明如何直接在 BigQuery 工作負載中整合 LLM 模型、Gemini 1.0 Pro (僅限文字) 和 Gemini 1.0 Pro Vision (多模態)，進而提供低程式碼生成深入分析體驗。

在本程式碼研究室中，您將使用 Google Docs API 建立 Google 文件，並將音訊檔案的轉錄稿寫入這份文件。您將使用 Speech-to-Text API 取得指定音訊檔案的文字轉錄稿。

瞭解如何使用動態卡片回應功能，為 Google Chat 建構自訂 Dialogflow 聊天機器人。

在本程式碼研究室中，您將訓練模型辨識手寫數字。在機器學習術語中，這稱為分類工作，因為模型能預測指定輸入內容的類別。

在本研究室中，我們會建立 VPC Service Controls 範圍，並用來保護專案。接著，我們會叫用 VPC Service Controls 的輸出違規事項，並建立輸出規則，逐步解決拒絕這個情形的程序。完成這個研究室之後，您會更加瞭解如何運用 VPC Service Controls 保護資源。

這個程式碼研究室展示瞭如何使用 Google Cloud 專用 Gemini，加快疑難排解及問題補救速度。您將熟悉 Gemini 的摘要、說明錯誤及找出解決方案，

在本程式碼研究室中，您將建構可辨識您聲音的基本音訊辨識網路，並用來控制瀏覽器的滑桿。您將使用 TensorFlow.js，這個強大且彈性的 JavaScript 機器學習程式庫。

在這個教學課程中，您會瞭解如何設定安全的使用者自行管理筆記本

在本實驗室中，您將使用 Google 的生成式 AI 產品，在 Gemini Cloud Assist 的協助下，在 Google Cloud 中建構基礎架構，使用 Data Canvas 的自然語言 SQL 功能查詢 BigQuery 資料，並在 Colab Enterprise Jupyter 筆記本和 Eclipse Theia (Visual Studio Code) 中，透過 Gemini Code Assist 編寫程式碼，以及在 Vertex AI Agent Builder

瞭解如何為 Google 助理建立互動式畫布動作。

在本程式碼研究室中，您將強化採用 Dialogflow 和 Google 日曆支援的 Appointment Scheduler Chat 應用程式，以便在 Google Chat 中執行。您將建構及部署自訂 Google Chat 訊息。

在本程式碼研究室中，您將建立新的 Compute Engine 執行個體、編譯並執行程式，藉此計算圓周率至數千萬位數。

在本程式碼研究室中，您將使用最新的可用功能建構 Google Chat 應用程式，包括採用 Vertex AI Gemini 技術的 AI 模型、Dialogflow CX、應用程式首頁、Google Chat 事件和配件小工具。

本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，示範如何透過事件管理功能傳送事件。我們會使用預先訓練的專業模型人數分析。您也會學到如何建立要在應用程式中擷取的視訊串流，以及如何建構及部署應用程式。

在本程式碼研究室中，您將建構 Media CDN 發布管道，透過 Service Extensions 外掛程式執行自訂程式碼，以完成自訂的 HTTP 驗證。

Container Analysis 提供適用於容器的安全漏洞掃描功能，以及中繼資料儲存空間。掃描服務會對 Artifact Registry 和 Container Registry 中的映像檔執行安全漏洞掃描，然後儲存產生的中繼資料，並透過 API 提供使用。中繼資料儲存空間可讓您儲存不同來源的資訊，包括安全漏洞掃描、Google Cloud 服務和第三方供應商。 安全漏洞掃描功能可自動或隨選進行： 容器分析整合至 CI/CD 管道後，您就能依據該中繼資料製定決策。舉例來說，您可以使用

在本程式碼研究室中，您將建構以 RAG 為基礎的向量搜尋應用程式，用於為客戶搜尋相符的玩具 (透過文字和圖片)、根據使用者要求建立自訂玩具，以及使用 AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j 和資料庫專用的 GenAI Toolbox 預測自訂玩具的價格。

本程式碼研究室將引導您建立旅遊服務專員，以便回答使用者有關城市內飯店的查詢。代理程式會使用代理開發套件 (ADK) 建構，並利用資料庫的 MCP Toolbox，讓代理程式存取資料庫中的資料。

在本程式碼研究室中，您將使用分階段遷移方法，將應用程式從 Apache Kafka 遷移至 Google Cloud PubSub。

在這個程式碼研究室中，您會將應用程式內購新增至透過 Dart 後端服務驗證及管理的 Flutter 應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用以 Flutter 為基礎建構的遊戲引擎 Flame。您將瞭解 Flame 的元件和效果，以及如何將 Flame 與 Flutter 的狀態管理整合。

在這個容易熟悉的程式碼研究室中，您將熟悉產生器功能。在本程式碼研究室中，產生器會使用 Google 最新的生成式大型語言模型 (LLM) 生成服務專員回覆。在本程式碼研究室中，您將使用擷取資料儲存庫資訊的產生器，做出明智決策。

Flutter 是 Google 的 UI 工具包，可讓您透過單一程式碼集，建構美觀且以原生方式編譯的應用程式，適用於行動、網頁和電腦。在本程式碼研究室中，您將從純音樂應用程式開始著手，運用 Material 3 讓所有平台更美觀且回應速度更快。

在本程式碼研究室中，您將使用 Google 對原生 Java 用戶端程式庫的支援，建立 Java 服務並部署至 Cloud Run。該服務會透過 Vision API 執行圖片分析，藉此回應 Cloud Storage 事件，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。

瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &amp；將使用者服務應用程式遷移至 Cloud NDB (&A)；再升級至 Python 3

瞭解如何將 Blob 使用情形新增至簡易的 Python 2 App Engine 應用程式

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 ASP.NET Core 程式碼轉換為在 Google Kubernetes Engine 中 Kubernetes 執行的複製應用程式。

本研究室將逐步引導您將單體式網站拆解成微服務，並部署至 Google Kubernetes Engine。

在本程式碼研究室中，您將整合開放原始碼的 Magento eCommerce 平台與 Cloud Spanner。

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Google 地圖平台 Navigation SDK 建立簡單的導航應用程式。

在這個程式碼研究室中，您將使用 LitElement 建構故事網頁元件。

在本程式碼研究室中，您將獲得實務經驗，熟悉在處理即時資料時，通常用於提升規模和彈性的架構模式。您將建構一個用於測量天氣資料的 IoT 裝置 (Raspberry Pi)，然後使用 Google Cloud Platform 建立資料管道，包括訊息佇列、無伺服器函式、雲端式資料倉儲和分析資訊主頁。

TPU 速度飛快，訓練資料的串流必須跟上訓練速度。在本研究室中，您將瞭解如何使用 tf.data.Dataset API 從 GCS 載入資料來提供 TPU。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud 作業套件。本研究室將使用 gcloud 安裝範例應用程式。部署範例應用程式後，您就能使用 Cloud Monitoring 定義資訊主頁、快訊和運作時間檢查等內容。

您將瞭解如何透過 Looker Embed SDK 嵌入 Looker 資訊主頁

Cloud Run 的輸入設定

在本程式碼研究室中，您將為廚房翻修專案建構多代理應用程式，以便使用 Vertex AI Agent Development Kit 處理翻修提案建立、處理許可和法規遵循要求，以及整合訂單管理功能。

我們會使用 Spring Boot 和 Java 建立電腦視覺應用程式，讓您在專案中充分發揮圖片辨識與分析的潛能。

在本實驗室中，您將瞭解如何使用 BigQuery 機器學習推論功能搭配遠端模型 (Gemini 模型)，分析電影海報圖片並產生這些海報的摘要。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 MediaPipe Solutions，在 Android 應用程式中加入裝置端文字轉圖片生成功能。

系統會持續剖析這項工具，協助辨識最後一英里的資訊調整效能。在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用分析器代理程式檢測應用程式，以及如何透過 Cloud Profiler 視覺化圖表找出瓶頸。

試想，如果您不必是程式設計專家，也能更快速、更有效率地準備資料進行分析，那該有多好！有了 BigQuery 資料準備 功能，這一切都將成為現實。這項強大的功能可簡化資料攝入、轉換和清理作業，讓貴機構的所有資料專家都能進行資料準備作業。 準備好揭開產品資料中的秘密了嗎？ 如要在 BigQuery 中使用 Gemini，請啟用 Gemini for Google Cloud API。通常由具備 serviceusage.services.enable IAM 權限

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配使用全域網路防火牆政策和標記，以控管流量

在本程式碼研究室中，您將為廚房翻修專案建構多代理應用程式，以便處理翻修提案建立、處理許可和法規遵循要求，以及透過 Vertex AI Agent Development Kit 與 AlloyDB 整合的訂單管理。在這個實作中，我們會使用 AlloyDB 的 MCP Toolbox，將訂單資料擷取步驟從代理程式和工具中抽離。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合透過 HTTPS 設定為服務生產端的網際網路 NEG，讓 Looker Southbound 存取 GitHub.com

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Node.js 伺服器上使用 TensorFlow.js 建構及訓練棒球提案估算模型，並為用戶端提供指標。

在本研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 解決時間序列問題，內容涵蓋筆記本、訓練、預測和 BigQuery ML。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 VPC Service Controls 保護 BigQuery API。程式碼研究室一開始沒有任何受服務範圍保護的 API 服務，也就是允許在公開資料集執行查詢，並將結果儲存在專案資料表中。查詢會在一項專案中執行，而資料表 (儲存結果的位置) 會在另一項專案中建立，並模擬設定；資料可以儲存於一個專案，但需要使用其他專案存取。 接下來，我們將推出用來保護資料專案的服務範圍。您將瞭解如何運用輸入規則和輸出規則修正觀察到的違規事項，再新增存取層級，使用內部 IP

透過 Python SDK 和 PSC 端點，從 VM 存取 Gemini

如何開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式

在本程式碼研究室中，您將運用 Flutter 行動應用程式 SDK 打造 Google 地圖，在 iOS、Android 和網路上打造優質的原生體驗。

瞭解如何設定 Cloud Run 服務，以便使用直接虛擬私有雲輸出流量存取內部 Cloud Run 服務。

在本程式碼研究室中，我們應如何運用「幫我寫」功能，為現有服務編寫綜合監控測試

瞭解如何使用直接虛擬私有雲輸出功能存取僅限內部使用的輸入 Cloud Run 服務，同時保留公開網際網路存取權

在本程式碼研究室中，您將如何透過 GA4F 將網站事件轉送至原生程式碼，藉此在 WebView 中追蹤網站上的事件。

瞭解專為在容器化環境中透過 Cloud Workstations 開發 Nodejs 應用程式的軟體工程師所設計的功能與功能，簡化開發工作流程。

以 BigQuery 公開資料集的形式提供的 GitHub 存放區原始碼摘要，使用 Vertex AI 大型語言模型 (text-bison) 做為 BigQuery 中的託管遠端函式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過動態主題調整自訂顏色。

在 Slack 中使用 GenAI Agent，針對文件和 API 呼叫的動作和問答

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 G Suite API 和 Google Cloud Functions，以程式輔助的方式自動處理 Gmail 郵件。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 鏈結 L7 負載平衡器。

在本程式碼研究室中，您將瞭解新的外部 HTTP 負載平衡器提供的進階流量功能。

二進位授權是部署作業期間的安全性控管機制，可確保只有受信任的容器映像檔能部署至 Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Cloud Run。使用二進位授權之後，您可以要求受信任的單位在開發過程中簽署映像檔，然後在部署時強制執行簽名驗證程序。透過強制執行驗證程序，您可以確保僅將已通過驗證的映像檔整合至建構與發布的流程中，藉此更嚴謹地控管容器環境。 下圖顯示二進位授權/Cloud Build 設定中的元件： **圖 1.**建立二進位授權認證的 Cloud Build

使用動畫套件中的轉場效果，將 Material 的動態系統加入 Reply 應用程式。

使用 Android 程式庫和 Kotlin 的 Material 元件的轉換，將 Material 的動態系統加入 Reply 應用程式。

瞭解如何在現有的 Java 程式碼集中整合個別 Material 元件，而不必從頭開始。

瞭解如何使用 Material You 在網路上設計結構和版面配置。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合網路 NEG，並將其設為 Looker 南向存取 github.com 的服務供應者。

本研究室的目標是探索 NCC，並將 WAN 設備定義連接至 NCC 中樞的軟體。

在本程式碼研究室中，您將瞭解可變字型及其優點、如何設計字型，以及如何使用 Google Fonts API 和 CSS 導入這些字型。

瞭解如何使用 Google 提供的負責任 AI 技術、 MakerSuite 和 PAIR 指南，以負責任的方式設計 AI 解決方案原型

在本程式碼研究室中，您將學習如何在 Arduino 上使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 建構魔杖，用來執行手勢偵測模型。(來源)

在本實驗室中，您將使用 BigQuery Studio 中的 Python 筆記本，透過 BigQuery DataFrames 清理及分析愛荷華州酒類銷售公開資料集。

本指南提供將現有網路負載平衡器從目標集區後端轉換為區域性後端服務的操作說明。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Microaut 微服務轉換為在 Google Kubernetes Engine 上執行的複製服務。

在本程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI，根據部分提供的規格設計益智問答測驗。您將在雲端託管的開發人員環境中測試測驗產生器，然後部署至 Google Cloud Run，即可公開發布該測驗。研究室結束時，您將整合測驗產生器與完整的應用程式。

瞭解如何將工作佇列提取工作使用情形新增至基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 應用程式。

我們會使用 Gemini 協助建構書架摘要應用程式，這個應用程式只需將 BigQuery 資料傳送到網路，並部署在 Cloud Run 上。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud IDS。具體來說，您將建立 Cloud IDS 端點、產生威脅流量，然後分析結果。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構以 Java 為基礎的服務，透過 gRPC 公開 API。然後為 gRPC 服務編寫 Java 指令列用戶端。

在這個程式碼研究室中，您將設定 Cloud KMS Autokey，並在建立資源時，自動視需要加密資源。

瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &amp；將 Memcache 應用程式遷移至 Cloud NDB (&A)；Cloud Memorystore (for Redis)，再升級至 Python 3

在這個實驗室中，您將使用 Vertex AI ，透過自訂訓練模型取得線上和批次預測結果。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。請務必先完成 前一個研究室 ，再試用這個研究室。如要瞭解詳情，請觀看隨附的影片： 。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用

在本實驗室中，您將瞭解如何在 Vertex AI 上使用自訂預測處理常式，編寫自訂預先處理和後續處理邏輯。雖然本範例使用 Scikit-learn，但自訂預測處理常式可搭配其他 Python ML 架構使用，例如 XGBoost、PyTorch 和 TensorFlow。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud

在這個研究室中，您將使用 Vertex AI 在 Vertex AI 訓練中執行超參數調整工作。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。請務必先完成 前一個研究室 ，再試用這個研究室。歡迎觀看相關系列影片，瞭解更多資訊： 。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud

在本實驗室中，您將瞭解如何在 Vertex Pipelines 上使用 Kubeflow Pipelines SDK 執行自訂模型訓練工作。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $5 美元。 這個實驗室使用 Vertex AI ，這是 Google Cloud 上的端對端代管機器學習平台。Vertex AI 將 Google 的機器學習產品整合至 Google Cloud，提供流暢的開發體驗。除了模型訓練和部署服務，Vertex AI

在本實驗室中，您將使用 Vertex AI ，從預先訓練的圖像分類模型取得預測結果。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型必須透過不同的服務存取。新產品將這兩項功能與其他新產品整合至單一 API。您也可以將現有專案遷移至 Vertex

在這個研究室中，您將使用 Vertex AI 來訓練及提供表格資料模型。這是 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務，目前為預先發布版。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $22 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML

本程式碼研究室將說明如何使用 Google Workspace REST API。這個範例將以 Python 執行，用意是簡潔與可用性，但您也可以選擇使用慣用的開發語言。許多簡介主題都以使用者製作簡單的腳本來總結，顯示前 100 個檔案。Google 雲端硬碟中的資料夾

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何新增「使用 Google 帳戶登入」

本程式碼研究室是「 Google Pay API for Web 101：基本概念 」的延伸課程，因此會使用該程式碼研究室中編寫的程式碼。如要完成本程式碼研究室，請務必先完成該程式碼研究室。 以下簡要介紹 ButtonOptions 。詳情請參閱說明文件 選項 必要性 值 onClick 必填 JavaScript 事件處理常式名稱 allowedPaymentMethods 選用 PaymentMethod[] buttonColor 選用 預設、黑色、白色 buttonLocale 選用

在這個研究室中，您將建立 tf.keras，運用 TensorFlow 識別詐欺交易，接著使用 Cloud 的 Explainable AI SDK 解讀模型結果。

瞭解如何運用 Gemini API 的強大功能自動處理 Google Workspace 工作，並發掘更多可能。

瞭解如何在 Cloud Run GPU 上執行穩定的擴散作業

使用 web-vitals.js 和 Google Analytics 即時評估 Core Web Vitals，然後使用 BigQuery 分析結果。

本程式碼研究室將說明如何使用 Gemini Code Assist，在網站上導入質感設計。實作 Material Design 後，您就能反覆調整設計、進行變更，改善使用者體驗並新增功能。完成這個工作坊後，您就可以運用 Gemini，透過 Material Design 或類似程式庫建立容易使用的網頁，而不必編寫 CSS。 在這個程式碼研究室中，您必須滿足兩項條件：存取已啟用 Gemini 的 Google Cloud 專案，以及供我們設定樣式的網頁。如要在新專案中啟用 Gemini，請按一下

在本實驗室中，我們將學習如何使用 VPC 服務控管 ，在將資料從 Cloud Storage 轉移至 BigQuery 資料集時，保護 BigQuery 資料移轉服務 。接著，我們會保護 Cloud Storage ，並重複上述程序，將資料從 Cloud Storage 轉移至 BigQuery。Cloud Storage 的保護措施會導致 VPC Service Controls 違規，因此必須修正才能成功轉移。最後，我們也會保護 BigQuery

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase 基礎架構部署機器學習模型，以便透過 TensorFlow.js 在網站上使用和使用模型

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何載入及使用其中一種 TensorFlow.js 預先訓練模型 (COCO-SSD)，並使用該模型來辨識訓練過的常見物件。

瞭解如何在 Cloud Run 中建構及部署 LangChain 應用程式

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataproc 啟動代管 Spark/Hadoop 叢集、提交 Spark 範例工作，以及使用指令列關閉叢集。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配 Python 使用 BigQuery

在這個程式碼研究室中，您可開始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT)，並逐步引導您在 CFT 模組中新增功能。

瞭解如何使用 Cloud Build 持續將容器化工作負載部署至 GKE。

瞭解如何使用圖片分類功能，透過 MediaPipe 偵測 Android 中的手寫數字。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Gemini Pro 建構多模態問題回答系統。

瞭解如何使用支援基本留言垃圾內容篩選功能的機器學習模型更新應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 64 的實作方式，並透過部署消費者和供應商網路進行驗證。

本程式碼研究室會引導您透過適用於資料庫的 MCP Toolbox 公開 BigQuery 資料集。這樣一來，MCP 用戶端 (IDE、Agent Desktop 應用程式等) 就能透過 Natural Language 存取 BigQuery 資料集。

在本程式碼研究室中，您將建構完整堆疊推薦系統。您將使用 TensorFlow 建議工具訓練 2 個推薦模型，並使用 TensorFlow Serving 做為後端進行部署。您也會建構跨平台 Flutter 應用程式做為前端。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Dataprep、BigQuery 和 Looker 分析不同零售價格的影響，據此做出明智的產品價格最佳化決策。

在本教學課程中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect Vertex AI Pipelines

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合 Cloud SQL PSC 與 Looker PSC，以便進行南向存取。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 React 概念轉譯為 Lit

建構姿勢產生器應用程式，透過使用伺服器應用程式 API 從 Spanner 資料庫擷取的資料，根據使用者建立的姿勢產生圖片。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 GA4F iOS SDK 導入自訂事件，並透過 Google Ads 推出行動廣告活動。

改善您的設計並學習使用 Java 的進階元件背景選單。

本程式碼研究室會引導使用者逐步在 GKE 上部署 Jenkins 執行個體，包括自動調整建構代理程式。

瞭解如何在 Java 上使用 Android 的 Material 結構和版面配置。

在本程式碼研究室中，您將建立兩個虛擬私有雲，並使用不同類型的 IP 位址存取簡易的基礎架構網站。

瞭解如何轉換簡易的 Java App Engine 應用程式、透過 Docker 將應用程式容器化，以及將應用程式移至 Cloud Run

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud NGW 企業入侵預防服務來檢查東西向與南北向的流量

本程式碼研究室說明如何使用 Bigtable 變更串流至 BigQuery 範本。您將使用範例資料集熟悉如何查詢變更記錄，並使用 Looker 建立視覺化的資訊主頁。

瞭解如何透過 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Private Service Connect 發布及使用 Cloud Run 服務，並同時使用 PSC for Google API 和自訂供應商服務模型。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud NGFW Enterprise，透過 TLS 檢查實現威脅預防。

在本程式碼研究室中，您將實作玩家個人資料服務和遊戲配對服務，以便與 Cloud Spanner 搭配使用。

在這個程式碼研究室中，您將建立新的 Cloud Run 服務。當映像檔在 Cloud Storage 中刪除時，Eventarc 會觸發這個服務。接著，服務會刪除 Cloud Storage 中的圖片縮圖和 Firestore 集合中的中繼資料。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用無伺服器元件部署 Django，包括：網路引擎適用的 Cloud Run、資料庫適用的 Cloud SQL，以及媒體資產適用的 Cloud Build。

開始使用 Cloud Functions，這是 Google 用來建構及連結雲端服務的無伺服器執行環境。透過這個實作研究室，您可以瞭解如何使用 Google Cloud 控制台來建立、部署及測試 Cloud 函式

在本程式碼研究室中，您將建構簡單的網頁應用程式，在私人開發人員環境中執行，然後使用 Docker 在容器中執行這個應用程式，最後在 Cloud 中部署相同的應用程式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud SQL Vertex AI 整合功能，透過向量進行語意搜尋，以及如何針對向量資料建立索引。

本研究室將說明： 如何複製存放區並在開發環境中開啟： https://ide.cloud.google.com git clone https://github.com/viglesiasce/sample-app.git -b golden-path cd sample-app && cloudshell workspace. 在本節中，您將使用名為 Minikube 的本機 Kubernetes 版本來建構、測試、部署及存取應用程式。 minikube start

本程式碼研究室將引導您使用 SchedMD 提供的 Slurm-GCP 解決方案，在 Google Cloud Platform 上執行 WRF®

在本程式碼研究室中，您將使用 Document AI 和 Python 對 PDF 文件執行光學字元辨識 (OCR)。您將瞭解如何提出「線上 (同步)」和「批次」(非同步) 處理要求。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Document AI Human in the Loop 完成專人審查工作，並由專門處理器進行人工審查。

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構 Flutter 應用程式，這個應用程式可產生隨機、好聽的名稱。

在本程式碼研究室中，您將使用 FFI 為行動裝置和電腦平台建構 Flutter 外掛程式，藉此利用現有的原生 C 程式庫。

瞭解如何使用動畫、著色器和粒子效果，建構可在 Flutter 六個平台上都能使用的動畫、著色器和粒子效果，建構 Flutter 使用者介面。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase AI Logic 將 Gemini API 整合至 Flutter 應用程式

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在不使用任何 CLI 指令或 SDK 的情況下，在 Kubeflow 管道上透過超參數調整建構及部署複雜的數據資料學管道。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。

在本教學課程中，您將瞭解如何透過 Airflow DAG 在 GKE 上使用 vLLM 訓練及執行模型。

本教學課程將說明如何搭配 Python 使用 Natural Language API。

瞭解如何使用 Cloud Functions 的 Stackdriver Logging 和 Stackdriver Trace。

在本程式碼研究室中，您將繼續處理第 1 部分的 ASP.NET Core 應用程式，並在當中新增更多 Istio 功能。

瞭解如何使用 express.js、htmx 和 tailwindCSS，在 Cloud Run 中部署採用 Gemini 的對話。

在本程式碼研究室中，您將在 BigQuery 中儲存和分析瑜珈球的圖片，並透過 BigQuery ML 實作圖片分類模型，僅使用 SQL 結構來為姿勢加上標籤

您可能知道 Android 和 iOS 專用的 Firebase SDK，但您知道還有 C+&#43專為跨平台遊戲設計的 SDK 嗎？本研討會將新增 C+&#43透過 CMake 將 SDK 發布至 Android 專案、新增一些基本數據分析來協助改善遊戲，並與親友和測試人員分享意見回饋，開始收集意見回饋。

在本程式碼研究室中，您將設計及實作 Gmail 外掛程式，讓使用者不必離開 Gmail，就能輕鬆將收據中的費用計入 Google 試算表。

瞭解如何使用 Cloud Run GPU 和 Open WebUI 做為前端輸入容器，將 Ollama 當做補充資訊使用

在本程式碼研究室中，您將設定要在以下程式碼研究室中使用的 Google Cloud 專案。您也會瞭解如何使用 Cloud Shell 編輯檔案及執行終端機指令。

在這個研究室中，您將瞭解如何在金融資料集中訓練 XGBoost 模型、將模型部署至 Vertex AI，並使用 What-if Tool 加以分析。

在本程式碼研究室中，您將建構一個與 BBC micro:bit 遊戲板互動的網頁，以便在 5x5 LED 顯示螢幕上顯示圖片。您將瞭解 Web Serial API，以及如何使用可讀取、可寫入和轉換串流，透過瀏覽器與序列裝置通訊。

本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，以監控零售儲存庫中的佇列偵測情境。我們會使用預先訓練的專業模型人數分析。您也會學到如何建立要在應用程式中擷取的視訊串流、如何建構及部署應用程式、如何透過 BigQuery 分析模型的 JSON 輸出內容，並在 Looker Studio 中以圖表呈現結果。

本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，示範如何透過動作篩選功能傳送影片。在這個教學課程中，您將瞭解如何使用動作篩選器設定，將影片串流擷取至「應用程式」。

在本實驗室中，您將瞭解如何使用 Vertex 機器學習中繼資料 ，分析 Vertex AI Pipelines 執行作業產生的中繼資料。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個實驗室的總費用約為 $2 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型，都能透過不同的服務存取。新產品將這兩項功能與其他新產品整合至單一

在本程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI Agent Development Kit 建構簡單的代理應用程式，以便建立廚房翻修提案。

在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，這個應用程式會使用裝置端機器學習技術偵測圖片中的物件，然後讓使用者進行視覺化的產品搜尋。

透過本程式碼研究室，我們將示範使用 AlloyDB 最新 RAG 功能，建立品質受控且符合情境的專利搜尋應用程式！

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合 L7 區域性外部應用程式負載平衡器，以便進行北向 Looker 存取。

本研究室的目標是探索 NCC，並透過動態路徑交換與虛擬私有雲輻射點互連

我們會使用 Vertex AI AutoML 建立電影分數預測模型，然後部署至 API 端點，並透過 Java Cloud Functions 觸發預測 API。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Hybrid NEG 整合為 Looker 南向存取權的服務產生器，以便存取內部部署的 postgres 資料庫。

這個研究室是以 Dialogflow 中的出貨概念為基礎，您需要瞭解如何在 BigQuery 中建立資料集和資料表，然後在 Dialogflow 執行時設定 BigQuery 整合詳細資料，並測試對話體驗。

在這個程式碼研究室中，您將會瞭解如何以 Java HBase 用戶端接觸 Cloud Bigtable。您需要載入資料，然後執行查詢，並在地圖上繪製資料。

在本程式碼研究室中，您將建立負載平衡器和相關後端服務。接著，您會建立 Cloud Armor 機器人管理規則，並瞭解該規則如何保護後端。

在這個程式碼研究室中，系統會透過指令列介面向使用者介紹 DLP API。使用者必須下載專案程式碼，並檢查範例目錄中的一些工具及其基礎函式。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將簡單的 ASP.NET 應用程式部署至 Google Compute Engine 上的 Windows Server

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立資料庫、部署資料庫的生成式 AI 擷取服務，以及使用這項服務建立範例即時通訊應用程式。

在本程式碼研究室中，您會將 Spark 機器學習工作提交至 Google 的 Dataproc 服務。

在這個程式碼研究室中，您將全面瞭解 Dataproc Serverless 的所有資訊，包括如何開始使用及存取豐富的功能集。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 Android 應用程式設計包含自動調整、主題和通知圖示的應用程式圖示。以及如何產生工程講稿所需的所有尺寸和格式。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Apache Beam 和 Dataflow，為 AI/ML 推論建立評估管道。

在本程式碼研究室中，您將在 Cloud Run 上部署 ADK 代理程式、管理新修訂版本的流量、觀察負載測試期間的代理程式服務行為，以及追蹤使用者執行的每個叫用程序。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 Gemini 輔助的影片摘要工具，用於摘要 YouTube 影片。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 在 GKE 環境中發布及使用服務

本程式碼研究室將引導您逐步操作，為基本 ADK 代理程式提供各種工具。首先，您要建立自訂 FunctionTool，擷取即時匯率資料。接下來，您將整合 Google 搜尋做為專用子代理程式，瞭解核心架構模式。最後，您將從 LangChain 新增第三方維基百科工具，將簡單的聊天機器人變成精密的旅遊助理，可智慧協調多項功能，處理複雜的使用者要求。

我們會使用 Gemini，透過 BigQuery (僅限 SQL 的生成式 AI) 提供書籍建議和摘要分析。

瞭解如何轉換簡單的 Java App Engine 應用程式、使用 Jib 將應用程式容器化，以及將應用程式移至 Cloud Run

本程式碼研究室將介紹 Accelerated Mobile Pages 的主要概念，以及這些模組與傳統 HTML 文件之間的差異。要達成這個目標，我們必須建立並驗證 AMP 文件。

在這個程式碼研究室中，您會瞭解如何將生產端服務從虛擬私有雲對等互連遷移至 Private Service Connect，並在遷移程序中保留連線 IP 位址。這項程序適用於生產者和消費者位於同一個 Google Cloud 機構中的服務。

完成本程式碼研究室後，您將擁有可運作且整合 Google Pay 的最低可行網站。這個專案會擷取付款權杖，並傳送給付款服務供應商進行處理。 Google Pay 付款要求需要要求物件。此處定義為 baseGooglePayRequest 的物件包含所有要求的最低共同設定。我們會在這個程式碼研究室中，根據提出的要求加入其他設定。 將 Google Pay 設定常數新增至空白的 main.js 檔案： 付款用戶端用於提出付款要求和註冊回呼。在本程式碼研究室中，我們只會提出付款要求。此外，您可以設定

瞭解如何要求驗證才能叫用 Cloud Run 函式，以確保安全

在這個程式碼研究室中，您將建構 BigQuery 邏輯迴歸模型，透過控制台預測信用卡交易中的詐欺偵測結果

如何開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式

在本程式碼研究室中，您將學習如何開發現有應用程式，讓其應用程式控制項與手勢操作搭配運作。您的螢幕也將提供無邊框的完美畫面體驗。

在這個教學課程中，您將使用 Python 建構 HTTP Cloud Functions。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 C# 語言的 Google Cloud Run 函式。具體來說，您將部署 C# 函式來回應各種 Google Cloud 來源的 HTTP 和 CloudEvents。

在本程式碼研究室中，您將學習如何在不使用任何 CLI 指令或 SDK 的情況下，運用 Kubeflow Pipelines 建構及部署複雜的數據資料學管道。

在本程式碼研究室中，您將訓練模型，根據數值資料進行預測。有鑑於車輛的「馬力」，模型會嘗試預測該車的「每加侖英里數」。在機器學習術語中，這指的是預測為連續值時的迴歸工作。

在本程式碼研究室中，瞭解如何在網頁專案中使用 Baseline。

在本程式碼研究室中，您將建構一個與 BBC micro:bit 遊戲板互動的網頁，以便在 5x5 LED 顯示螢幕上顯示圖片。您將瞭解 Web Serial API，以及如何使用可讀取、可寫入和轉換串流，透過瀏覽器與序列裝置通訊。

在這個程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI Conversation 建立、設定及部署 Data Store Agent 和即時通訊應用程式，回答客戶對 Google 商店中產品的問題。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用預先建立的 Google 代碼管理工具 (GTM) 代碼範本評估 Core Web Vitals，並將資料傳送至 Google Analytics 4 (GA4) 資源。您也會學到如何將資料從 Google Ad Manager 和 Google AdSense 提取至 GA4，以便將 Core Web Vitals 欄位資料和廣告成效指標與預先建立的 Looker Studio 資訊主頁建立關聯。 透過 GTM 代碼範本評估 Core Web Vitals

瞭解如何使用 Spring Resource 抽象存取 Cloud Storage 中的檔案。

瞭解如何透過 Material Flutter 程式庫輕鬆區分產品，並透過設計來呈現品牌形象。

瞭解如何透過 Android 適用的 Material Components，輕鬆透過 Java 設計產品，並突顯您的產品品牌。

在本程式碼研究室中，您將使用 Managed Kafka 和 Dataproc，從即時物聯網事件產生洞察資料。

Gemini 2.5 Pro 是 Google 最強大的程式設計和世界知識模型。 在 2.5 系列中，Gemini 模型現在是混合推理模型！Gemini 2.5 Pro 可在各項任務中進行更深入的思考，並使用工具盡可能提高回覆準確度。 Gemini 2.5 Pro 的特色如下： 在本教學課程中，您將瞭解如何搭配使用 Gemini API 和 Google Gen AI SDK for Python 與 Gemini 2.5 Pro 模型。 您將完成下列工作： 您必須擁有具備有效帳單帳戶的

在這個教學課程中，您將瞭解如何透過混合型網路，設定及驗證 Looker Cloud Core 私人 IP。

瞭解如何使用開放原始碼 Lustre Deployment Manager 指令碼，在 Google Cloud Platform 中部署 Lustre Parallel 檔案系統。

瞭解如何將工作佇列推送工作使用情形新增至基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 應用程式。

在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud 函式 (Java) 以回應 Cloud Storage 事件，透過 Vision API 執行圖片分析，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。

在本程式碼研究室中，您將使用 GKE 設定 Cloud AI 平台管道安裝作業 (託管 KFP)、使用 Kubeflow Pipelines 建構及執行機器學習工作流程，以及在 AI 平台筆記本 (Jupyter) 中定義及執行管道。

在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud 函式，以使用 Vision API 執行圖片分析，藉此回應 Cloud Storage 事件，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。

瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &amp；從工作佇列 (提取工作) 應用程式傳送至 Cloud NDB (&A)；再升級至 Python 3

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構 C# 服務，以便透過 gRPC 公開 API，並建立 C# 用戶端來呼叫 gRPC 服務。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 AlloyDB 叢集、為資料庫部署 GenAI 資料庫檢索服務，以及使用這項服務建立範例應用程式。

這個實作程式碼研究室是您使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 建構 AI 代理的第一步。您將瞭解如何在 Google Cloud 上設定開發環境、定義由 Gemini 模型支援的基本對話式代理程式核心邏輯，以及設定相關設定。課程結束時，您將建構並測試自己的「個人助理」代理程式，透過指令列介面和簡單易用的網頁 UI 與其互動，為更進階的專案奠定穩固基礎。

在本程式碼研究室中，您將以 UAMP 媒體應用程式為基礎，瞭解如何處理/遷移返回手勢瀏覽功能，以因應 Android 13 即將推出的異動，進而提供更預測返回手勢體驗。

GitLab - 運用生成式 AI 自動化程式碼審查

使用 Python Flask 架構和 Vertex AI PaLM API 模型開發聊天應用程式。

瞭解針對在容器化環境中使用 Cloud Workstations 簡化 Java 軟體工程師開發工作流程的功能與功能。

瞭解如何透過 Architect Registry 管理依附元件。

整合無伺服器資料庫與在 Cloud Run 中運作的應用程式，並將服務設定為使用 Cloud Spanner 關聯資料庫和 Cloud Firestore

在這個程式碼研究室中，我們會使用 Gemini 建立 Chrome 擴充功能。我們會不斷加入疊代功能，以便為 Google Meet 頁面新增功能。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud SQL AI 整合功能搭配向量搜尋，並在向量資料上建立索引

瞭解如何使用 MediaPipe 建立自訂物件偵測網頁應用程式。

導入即時開發人員通知 (RTDN) 並使用 Play Billing Lab 進行測試，藉此改善 Play 帳款服務整合作業，提高購買交易的可靠性並減少訂閱者流失，進而提高整體投資報酬率並放心推出應用程式。

在本程式碼研究室中，您將建構 QA 測試規劃工具和產品需求審查服務專員，這兩者都能使用 MCP 伺服器從 Confluence 讀取產品需求文件資料。這個代理程式可以審查 PRD，並提供專業意見，指出可改善之處，以及建立與產品需求相關的完整測試計畫。接著，系統會建立內含產生測試計畫的 CSV 檔案

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合 L7 區域內部應用程式負載平衡器，以便存取 Looker 北向服務。

本研究室的目標是探索使用 PSC 傳播功能的 NCC

在這個程式碼研究室中，我們會示範如何搭配使用 Gemini 1.0 Pro 與 Spanner 和 Vertex AI，建構專利搜尋應用程式。

在這個程式碼研究室中，您可開始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT)，並逐步引導您在 CFT 模組中新增功能。

瞭解如何將範例應用程式部署至 Cloud Run。

在本研究室中，您將使用 BigQuery Studio 中的 Python 筆記本，透過 BigQuery DataFrames 從非結構化資料中取得洞察資料。

Artifact Registry 是完全受管理的套件管理工具，可提供統一工具來管理 OCI 容器映像檔和語言套件 (例如 Maven 和 npm)。 Artifact Registry 與 Google Cloud 的多項其他服務完全整合，例如以下範例： 本實驗室將以實作教學課程的形式，逐步介紹這些功能。 本實驗室的學習目標為何？ 在 Cloud Shell 設定專案 ID 和專案編號，分別儲存為 PROJECT_ID 和 PROJECT_NUMBER 變數。 本實驗室的原始碼位於

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Unity 的 AR 基礎架構使用 ARCore 打造簡單的駕駛遊戲。

瞭解如何開始使用 Cloud Run 函式

瞭解如何使用 Vertex AI 和 Video Intelligence API 建立 Cloud Run 工作，藉此說明影片中每個場景的圖片。

瞭解如何使用 Google Compute Engine、Google Deployment Manager 和 Slurm Workload Manager 佈建可動態擴充的 HPC 叢集。

在這個程式碼研究室中，您將使用 BigQuery 網頁版 UI，瞭解 BigQuery 中的分區和分群功能

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 GA4F 導入自訂事件，並透過 Google Ads 推出應用程式廣告活動。

建立文字摘要用途，讓使用者在 Svelte Kit 網頁應用程式中使用 Google Cloud Vertex AI，為文章、文字和其他形式的內容產生摘要。

在本程式碼研究室中，您將瞭解我們如何建立可過濾其他留言中垃圾內容的機器學習模型。

在本程式碼研究室中，您將建構知識導向的聊天應用程式，用於回答客戶問題、引導產品探索過程，並為電子商務資料集量身打造搜尋結果

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ML Kit 自訂模型，將自訂圖片分類模型整合至 Android 或 iOS 應用程式。

安全原始碼技術是一組做法，可用於提升原始碼的安全性。這些技術有助於識別及修正原始碼中的安全漏洞、防止未經授權的存取原始碼，並防止原始碼遭到修改。

在本程式碼研究室中，您將建構服裝推薦應用程式，提供配對服裝的智慧推薦內容。

探索 Material You 元件如何讓你輕鬆區分產品，並透過設計來突顯品牌。

為簡易 Flutter 應用程式建立登入頁面，瞭解使用 Material 元件的基本概念。

改善設計並瞭解如何使用 Kotlin 進階元件背景選單。

您將瞭解如何透過程式輔助方式監聽事件，以及傳送動作至嵌入式 Looker 內容。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何針對本機開發作業設定 Looker 資訊主頁摘要擴充功能，並將擴充功能部署至實際工作環境。

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 mod 格式的現有 Python 機器學習模型並將其轉換為 TensorFlow.js 格式，以便在網路瀏覽器中執行，同時瞭解如何解決轉換期間的常見問題。

本研究室說明如何使用選用元件和元件閘道，在 Cloud Dataproc 上設定 Apache Spark 和 Jupyter Notebook。

本研究室說明如何使用 Spark MLlib 和 spark-nlp 對大量資料執行機器學習與自然語言處理。

在本程式碼研究室中，您將建立 Spanner 例項，並瞭解如何使用 Spanner Graph。

在本程式碼實驗室中，您將使用 Gemini Code Assist，這是 Google Cloud 中的 AI 技術輔助協作工具。您將瞭解如何使用 Gemini Chat 和內嵌程式碼輔助功能，生成程式碼、瞭解程式碼，以及執行其他 AI 輔助程式碼工作。

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud Armor 已命名的 IP 位址清單。具體來說，您會在安全性政策中設定已命名的 IP 位址清單，並驗證連線能力。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Vertex AI 中使用自訂預測處理常式，編寫自訂預先處理和後續處理邏輯

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Google Cloud Shell 建構及啟動 ASP.NET Core 應用程式，完全不必離開瀏覽器。

在本程式碼研究室中，您要先瞭解如何建立及使用一般 Cloud Tasks 佇列來處理 HTTP 目標工作。接著，您將會瞭解如何使用佇列層級 HTTP URI 覆寫功能和新的 BufferTask API，透過 Cloud Tasks 更輕鬆地緩衝 HTTP 要求。

在本程式碼研究室中，您將熟悉 Google Compute Engine 的操作方式，啟動 VM、安裝軟體，並透過網路負載平衡器在網際網路上存取這些軟體。

在本程式碼研究室中，您將使用 gcloud 建立 Cloud DNS ManagedZone 和相關 ResourceRecordSet，用於管理網域和子網域&#39；解析度。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 AlloyDB 叢集、為資料庫部署 GenAI 資料庫檢索服務，以及使用這項服務建立範例應用程式。

在這個程式碼研究室中，我們會說明現有的快速部署解決方案「AI 摘要」，這個解決方案使用 Vertex AI 模型為已上傳至 Google Cloud Storage 的 PDF 文件產生摘要。我們將使用 Gemini Code Assist，瞭解並新增功能到解決方案。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Gemini 為遊戲編寫 Vibe 程式碼、測試遊戲，並最終透過 Firebase 部署遊戲。

本程式碼研究室將引導您建立知識驅動的瑜珈姿勢推薦應用程式，該應用程式會提供相符的瑜珈姿勢，回答使用者的問題。您將瞭解如何從 Hugging Face 資料集建立瑜珈姿勢的 Firestore 集合、設定 Firestore 向量搜尋，以及將所有內容整合至 Flask 應用程式。

瞭解如何透過 Cloud Run 服務向 Vertex AI Search 查詢。

在本實驗室中，您將使用 Vertex AI 建構管道，在 TensorFlow 中訓練自訂 Keras 模型。之後，我們會使用 Vertex AI 實驗 中的新功能追蹤及比較模型執行作業，找出哪些超參數組合能帶來最佳成效。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML

在本程式碼研究室中，您將進一步瞭解 Material You 引進的動態色彩。

在本程式碼研究室中，我們將示範使用 BigQuery 和 AI 平台 Notebooks 存取及分析 GCP 臨床資料的解決方案。

在本研究室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI Workbench 進行資料探索及訓練模型。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型，都能透過不同的服務存取。這項新產品會與其他新產品一起合併為一個 API。您也可以將現有專案遷移至

在這個研究室中，您將運用 Vertex AI ，透過自訂容器中的程式碼訓練及提供 TensorFlow 模型。 雖然我們在這裡使用 TensorFlow 做為模型程式碼，但您可以輕鬆將其替換為其他架構。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML

本程式碼研究室將引導您建立知識驅動的瑜珈姿勢推薦應用程式，該應用程式會提供相符的瑜珈姿勢，回答使用者的問題。您將瞭解如何從 Hugging Face 資料集建立瑜珈姿勢的 Firestore 集合、設定 Firestore 向量搜尋，並將所有內容整合至 Node.js 應用程式。

瞭解如何建立 Google Cloud 專案，然後在該專案中呼叫 API。

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 Cloud SQL 的 Private Services Connect

瞭解如何將 Python 2 App Engine ndb 應用程式的 Blob 用量遷移至 Cloud Storage。

瞭解如何將簡易的 Python App Engine 應用程式 (或是將大型的單體式應用程式拆分為微服務) 並移至 Cloud Functions

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Google Compute Engine (GCE) 中使用 Dataproc。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在向 Places API 提出要求前，使用 Firebase App Check 和 reCAPTCHA 驗證網頁應用程式。

瞭解如何在不執行 Docker 或 Dockerfile 的情況下，立即建構並發布適用於 Spring Boot Kotlin 應用程式的最佳化 Docker 映像檔，然後在 Cloud Run 執行建構的映像檔。

瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &amp；工作佇列 (推送工作) 應用程式至 Cloud NDB (&A)；Cloud Tasks