強化及保護雲端到雲端整合

瞭解如何透過可自訂的裝置特徵強化雲端到雲端整合功能並加以保護，並使用雙重驗證來確保安全。

• Google 助理
• 雲端對雲端

載入並顯示網際網路上的圖片

為應用程式套用架構最佳做法，並使用 Coil 下載及顯示圖片。

• Android

新增存放區和手動 DI

瞭解如何將網路呼叫分離到存放區，進一步改善 Mars Photos 應用程式的架構。

透過 DataStore 以鍵的形式儲存及存取資料

瞭解如何在 Android 應用程式中使用 Preferences DataStore 儲存簡單的鍵/值組合資料。

• Android

Compose for TV 簡介

瞭解 Compose for TV 的基本概念，以及如何建立 TV 應用程式中常用的兩個畫面。

• Android

從網際網路取得資料

實作協同程式，以便在不封鎖應用程式的情況下並行執行任務，並瞭解如何使用 HTTP 和 REST 從網際網路取得資料。

• Android

從網際網路取得資料

瞭解如何使用社群開發的程式庫連線至 Web 服務，在 Android Kotlin Compose 應用程式中擷取及顯示資料，並學習如何處理潛在網路錯誤。

您的第一個健康資料同步整合應用程式

在本程式碼研究室中，您將建構可讀取及寫入健康資料同步的健康與健身應用程式。

• Android

建立基本版面配置

建構具有簡單使用者介面的 Android 應用程式，當中將顯示文字和圖片。

• Android

練習：Compose 基礎

運用基本 UI 可組合項的概念實作畫面，以解決指定的問題。

在相機應用程式中支援可調整大小的介面

隨著 Android 12L 問世，以及各種新板型規格 (例如折疊式裝置) 和新顯示模式 (例如多視窗和多螢幕模式) 的出現，我們對於相機輸出內容和介面之間關係所提出的許多假設都受到了挑戰。

在 Android 應用程式中新增 Gemini 功能

瞭解如何使用 Firebase 專用的 Vertex AI，在 Android 應用程式中新增簡易的 Gemini API 功能。

• Android

架構元件

瞭解應用程式架構，以及如何使用 ViewModel、UI 狀態和 StateFlow 建構更加複雜的應用程式。

• Android

編寫 ViewModel 的單元測試

瞭解如何測試 ViewModel，驗證應用程式的正確性、功能行為和可用性。

Kotlin 程式設計簡介

瞭解 Kotlin 的程式設計入門概念，並做好使用 Kotlin 建構 Android 應用程式的準備。

• Android

在 Kotlin 中建立和使用變數

瞭解變數在程式設計中的重要性，以及如何在 Kotlin 程式碼中定義和更新變數。

• Android

拖曳功能程式碼實驗室

瞭解如何在應用程式內和跨應用程式啟用檢視區塊的拖曳功能，以及 DragHelper 和 DropHelper 的使用方式。

• Android

(已淘汰) 不透過網際網路進行雙向通訊

瞭解如何讓您的使用者即使沒有網際網路連線，也能與彼此保持聯繫

與使用者介面和狀態互動

建立小費計算機應用程式，根據使用者在應用程式中的輸入內容計算小費。

• Android

Compose 中的狀態簡介

認識狀態，瞭解如何透過 Jetpack Compose 使用及管控狀態。

• Android

建構美觀的應用程式

運用質感設計、動畫和無障礙功能最佳做法等元素，讓應用程式更美觀、更便於使用。

• Android

建立第一個 Android 應用程式

瞭解如何建立您的第一個 Android 應用程式。

• Android

設定 Android Studio

安裝及設定 Android Studio，以便建立第一個專案，並在裝置或模擬器上執行。

• Android

練習：建構超級英雄應用程式

運用 Material Design 建立清單和簡單動畫的概念，建構超級英雄清單。

在 Cloud Run 中使用修訂版本來拆分流量、逐步推出及復原

瞭解如何使用修訂版本為 Cloud Run 服務進行流量拆分、漸進式推出和復原作業。

• Cloud Run

在 Cloud Shell 中使用 Imagen 和 Mesop 建構圖像生成應用程式

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

如何使用 Cloud Storage、Firestore 和 Cloud Run 上傳及提供圖片

瞭解如何使用 Cloud Storage、Firestore 和 Cloud Run 上傳及提供圖片

• Cloud Run

架構與狀態

瞭解如何運用導覽選項、進階狀態和連帶效果開發實際運作的應用程式。

• Android

在 Android 和其他平台上使用密碼金鑰

開始使用密碼金鑰，為使用者打造安全又便利的驗證體驗。

• Android

深入探索 Dart's 的規律和記錄

使用 Dart 3 的模式、記錄和其他新功能，在 Flutter 中重新建構 UI 設計樣式。

• Flutter

程式碼研究室 - 使用 Neo4j 和 Vertex AI 建構電影推薦聊天機器人

本程式碼研究室會逐步引導您建構以生成式 AI 為動力的電影推薦聊天機器人。您將瞭解如何使用 Neo4j 建立知識圖譜、使用 Vertex AI 的文字嵌入模型產生向量嵌入資料，以及建構 Gemini 對話式聊天機器人，運用語意搜尋技術，根據自然語言查詢建議相關電影。

在 AWS 上使用匯總服務

如要執行這個程式碼研究室，您必須符合幾項必要條件。每項規定都會標示是否適用於「本機測試」或「匯總服務」。 您必須下載本機測試工具才能進行本機測試。這項工具會根據未加密的偵錯報表產生摘要報表。 您可以在 GitHub 中的 Lambda JAR 封存檔 下載本機測試工具。其名稱應為 LocalTestingTool_{version}.jar 。 開啟「 Terminal 」，然後使用 java --version 檢查機器是否已安裝 Java 或 openJDK。 如果尚未安裝，您可以前往

• Privacy Sandbox

在 Google Cloud Platform (GCP) 上使用匯總服務

預估完成時間：1 到 2 小時 您可以透過 2 種模式執行這個程式碼研究室： 本機測試 或 匯總服務 。本機測試模式需要本機電腦和 Chrome 瀏覽器 (不需建立/使用 Google Cloud 資源)。匯總服務模式需要在 Google Cloud 上完整部署匯總服務。 無論您在哪種模式下執行本程式碼研究室，都需要符合一些先決條件。每項必要條件都會標示是否適用於本機測試或匯總服務。 如要使用 Privacy Sandbox API，請務必為 Chrome 和 Android 完成 註冊和認證

(已淘汰) 使用建構變化版本建立不同版本的應用程式

在這個程式碼實驗室中，您將使用建構變化版本來建立 DiceRoller 應用程式的預設版本 (「demo」版) 和付費版本 (「full」版)。

• Android

使用 Macrobenchmark 檢查應用程式效能

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。

• Android

Compose for Wear OS

Compose for Wear OS 是新型的宣告式 UI 工具包，一起來瞭解如何使用這個工具包建構最適合手錶的美觀 UI。

板型規格

使用 Jetpack Compose 開發適用於多種螢幕格式和裝置類型的應用程式。

• Android

Compose for Wear OS 程式碼實驗室

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用全新的 Compose for Wear OS，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項。

• Wear OS
• Android

Wear OS

瞭解 Wear OS，專為手錶打造的 Android 作業系統。

• Android

在 Wear OS 中建立第一個資訊方塊

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 Tiles Material Components 程式庫，輕鬆建構符合 Material Design 指南的 UI，並在開發期間於 Android Studio 中預覽資訊方塊。

• Android
• Wear OS

使用 Jetpack Compose 進行 Material Design 主題設定

瞭解如何在應用程式中加入 Material Design 主題設定，包括顏色、形狀和字體排版。

• Android

活動嵌入功能

發掘活動嵌入功能的優點、探索實作個案研究，將以活動為基礎的應用程式升級為採用清單/詳細資料版面配置，並瞭解有哪些進階功能可協助您在平板電腦、折疊式裝置和 ChromeOS 裝置上區分應用程式。

• Android

使用活動嵌入功能和 Material Design 建構清單/詳細資料版面配置

透過活動嵌入功能，以活動為依據的應用程式就能支援大螢幕的雙窗格版面配置，不必重構程式碼。您將新增一些依附元件、建立 XML 設定檔、實作初始化器，並在應用程式資訊清單中新增一些內容。或者，如果您偏好使用程式碼，可以在主要活動的 onCreate() 方法進行幾個 Jetpack API 呼叫。在本程式碼研究室中，您將使用 XML 和 API 開發方法，將以活動為依據的應用程式更新為清單/詳細資料的雙窗格版面配置。

• Android

進階活動嵌入功能

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用新推出的活動嵌入功能，提升應用程式在大螢幕上的使用體驗。這些功能包括窗格擴展、重疊式呈現、全螢幕對話方塊調暗和活動堆疊固定。

使用 Jetpack Compose 新增鍵盤、滑鼠、觸控板和觸控筆支援功能

瞭解如何使用 Compose 開發支援鍵盤和指標裝置 (例如滑鼠和觸控板) 的應用程式。

• Android

在應用程式中新增按鈕

瞭解如何在 Android 應用程式中回應按鈕點擊動作。

• Android

練習：點選行為

運用所學的按鈕點選行為相關知識，建構應用程式。

• Android

運用 Material Design 3 建立兼顧無障礙設計與個人化的主題和品牌

瞭解如何運用 Material 3 建立兼顧無障礙設計與個人化的主題和品牌

• Material Design

Jetpack Compose 簡易動畫

瞭解如何在 Compose 應用程式中加入簡易彈簧效果。

將圖像新增至 Android 應用程式

瞭解如何使用可組合函式建構簡易的應用程式。

• Android

Android 基礎知識 02.2：活動生命週期和狀態

在本程式碼研究室中，您可以在 TwoActivities 應用程式中新增記錄陳述式，觀察活動生命週期的變化。您可以利用這些變更，並瞭解如何在這些情況下處理使用者輸入內容。

變更應用程式圖示

變更 Affirmations 應用程式的應用程式圖示。

建構捲動式清單

運用 Compose 建立可以顯示捲動式文字和圖片清單的應用程式。

• Android

無障礙設定測試

瞭解如何測試應用程式的無障礙功能。

• Android

透過 Jetpack WindowManager 支援折疊式和雙螢幕裝置

瞭解如何透過 Jetpack WindowManager 程式庫，讓應用程式適應新的板型規格，例如摺疊式裝置和雙螢幕裝置。

• Android

練習：建構運動應用程式

運用 Material Design 建立清單和簡單動畫的概念，建構超級英雄清單。

配合不同的螢幕大小進行調整

在本課程中，您將瞭解如何根據不同的螢幕大小調整應用程式、提供更優質的使用者體驗，以及如何測試自動調整式 UI。

• Android

計算自訂小費

瞭解如何新增動作按鈕、設定鍵盤動作，以及使用 Switch 可組合函式。

Kotlin 基礎知識

進一步瞭解 Kotlin、物件導向程式設計和 lambda 的基礎知識。

• Android

在 Kotlin 中使用是否可為空值

瞭解如何在 Kotlin 中使用是否可為空值。

專案：建立名片應用程式

瞭解如何建立可展示名片的 Android 應用程式。

Compose 基礎知識

開始使用 Jetpack Compose，並瞭解可組合函式、基本版面配置和狀態、Material Design、清單和動畫。

• Android

遷移至 Jetpack Compose

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 View 系統的部分畫面遷移到 Jetpack Compose。

• Android

Jetpack Compose

瞭解 Compose 這個用於建構原生 Android 使用者介面的新型工具包。

因應 Android 15 強制採用的無邊框措施

瞭解如何因應 Android 15 強制採用的無邊框措施。

• Android

改善 Android 應用程式的使用者體驗

瞭解「無邊框設計」、「預測返回」和「資訊一覽」如何強化 Android 應用程式的品質與使用者體驗。本課程將引導使用者透過程式碼研究室改善由 Android 維護的 SociaLite 應用程式。

• Android

透過 Room 讀取及更新資料

瞭解如何在 Android Kotlin 應用程式中使用 Room 讀取及更新資料。Room 是 Android Jetpack 中的資料庫。設定資料庫時，Room 可處理很多雜務，讓您的應用程式能使用一般的函式呼叫與資料庫互動。

使用 Room 維持資料持續性

透過 Room 程式庫在 Android 應用程式中輕鬆建立及使用關聯資料庫。

• Android

使用 Compose 切換螢幕

將 Navigation 元件新增至 Cupcake 應用程式，以整理應用程式流程、在不同畫面間瀏覽並傳遞資料。

Jetpack Compose 中的導覽功能

瞭解如何使用導覽元件建構有更多畫面、更加複雜的應用程式，以及如何在不同的可組合項之間導覽和傳遞資料。

• Android

含有集合的高階函式

瞭解如何在 Kotlin 中將常見高階函式與集合搭配使用

其他 Kotlin 基礎知識

學習其他 Kotlin 程式設計概念，讓您建構出更有趣、更生動的 Android 應用程式。

• Android

Jetpack Compose 中的無障礙功能

在本程式碼研究室中，您將學習如何讓 Compose 應用程式更易於使用。瞭解如何增加觸控目標、新增內容說明、點擊標籤、自訂動作等等。

• Android

無障礙功能、測試和效能

提升應用程式效能，讓所有使用者方便使用，並設計自動化測試機制，確保應用程式達成上述目標。

• Android

使用 Room 保存資料

瞭解如何在 Android Kotlin 應用程式中使用 Room。Room 是 Android Jetpack 中的持續性資料庫。Room 是 SQLite 上的抽象層，提供了便利的 API，可用來設定、調整及查詢資料庫。

Compose 中的 ViewModel 和狀態

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ViewModel 這個架構元件，並藉由實作 ViewModel，在設定變更期間保留應用程式狀態。

您的第一個 Kotlin 程式

瞭解如何在 Kotlin 中建立及修改簡單的程式。

• Android

(已淘汰) 建立在工作資料夾中執行的應用程式

在本程式碼研究室中，您將對應用程式進行變更，使其在設有工作資料夾的受管理裝置上執行時，提供更優質的使用者體驗。

使用 Android Enterprise 建構應用程式

瞭解 Android Enterprise 提供的管理解決方案。

• Android

建立 Art Space 應用程式

瞭解如何建構可展示自有藝術空間的 Android 應用程式。

新增可捲動的清單

建構應用程式，顯示有文字和圖片的可捲動肯定字詞清單。

• Android

在 Kotlin 中使用函式類型和 lambda 運算式

瞭解如何在 Kotlin 中使用 lambda 運算式和高階函式。

版面配置、主題設定和動畫

實作更進階的版面配置，並在應用程式中加入動畫和樣式。您將認識各種 Compose Animation API，瞭解如何實作 Material Design 3、使用自訂版面配置實作複雜設計，以及運用 Lazy 版面配置打造高效能 UI。

• Android

建立及使用 Kotlin 函式

瞭解 Kotlin 語言的函式

• Android

使用 Material 3 在 Compose 中設定主題

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。

(已淘汰) Android Sleep API 程式碼研究室

瞭解如何註冊 Android Sleep API 來取得 SleepSegmentEvents 和 SleepClassifyEvents。

以文字可組合函式建立簡單的應用程式

瞭解如何使用可組合函式建構簡易的應用程式。

• Android

活動生命週期階段

在本程式碼研究室中，您將瞭解活動生命週期和記錄功能。

在 Kotlin 中使用集合

瞭解如何使用陣列和集合，包括清單、組合與地圖。

Android View 和 View 中的 Compose

瞭解使用 Android View 建構應用程式的基本概念，以及如何在藉由 View 建構的應用程式中新增可組合項。

• Android

透過「資訊一覽」建立小工具

在本程式碼實驗室中，您會瞭解如何將「資訊一覽」小工具新增到 SociaLite 應用程式。

使用 WorkManager 安排工作

瞭解 WorkManager 的使用時機和方式；不論應用程式程序是否仍在執行，WorkManager API 都可用於處理必須執行的背景工作。

• Android

在 Android 應用程式中加入 Play Integrity

在這個程式碼研究室中，您需要將 Play Integrity API 加入範例應用程式。您會使用 Play Integrity API 要求完整性判定結果，藉此判斷應用程式的授權狀態和完整性，以及執行應用程式的裝置完整性狀態。

• Android

Android 隱私權程式碼研究室

Android 已在過去幾個版本推出許多個別隱私權功能，我們很高興能協助您在應用程式中採用這些功能！本程式碼研究室旨在統整個別隱私權功能，並向開發人員說明應用程式如何存取使用者的私人資料，並在現有的執行應用程式中採用隱私權的最佳做法。

在 Android Emulator 上執行第一個應用程式

瞭解如何在 Android Emulator 上執行應用程式。

• Android

運用 Material Design 設計自動調整式版面配置

瞭解如何使用 Material Design 的自訂調整式設計原則，為各種螢幕大小提供一致的使用體驗。在本程式碼研究室中，您會將行動裝置的設計擴展到平板電腦格式，並瞭解回應式格線、自動調整式組合模式以及正確的元件。

• Material Design

Jetpack Compose 基本概念

在本程式碼研究室中，您將學習 Compose 的基本概念。

• Android

開始在 Android 上使用 Vulkan

Vulkan 是高效能的新型圖像 API，可提供低階的 GPU 存取方式，並以多種做法最佳化實作項目，但缺點是不易使用。替代的 OpenGL ES 雖較為簡單，但其建構基礎是舊版的硬體架構，因此功能和效能不如 Vulkan。OpenGL ES 目前已終止開發，其他平台也多半不再支援 OpenGL ES。Android 計劃讓 OpenGL ES 下線並改用 Vulkan，因此需要協助開發人員做好準備。

• Android

Jetpack Compose 中的進階狀態和連帶效果

在本程式碼研究室中，您將學習 Jetpack Compose 的狀態和連帶效果進階概念。瞭解如何為複雜的有狀態可組合項建立狀態容器、建立協同程式並透過 Compose 程式碼呼叫暫停函式，以及如何觸發連帶效果來達成不同的用途。

• Android

在 Jetpack Compose 中為元素建立動畫效果

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用部分 Compose Animation API。

解決 Jetpack Compose 中效能問題的實用做法

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。

• Android

計算自訂小費

瞭解如何新增動作按鈕、設定鍵盤動作，以及使用 Switch 可組合函式。

強化 Android 應用程式中的觸控筆支援功能

瞭解如何實作進階技術，在 Android 應用程式中打造頂尖的觸控筆體驗。

• Android

在應用程式中新增 Nearby Messages

瞭解如何使用 Nearby Messages API 傳送及探索訊息

提高 Android TV 上電影/電視劇集的「接下來請看」參與度

在本程式碼研究室中，您將瞭解為電視上的電影/劇集建構「接著看」功能的最佳做法。

透過 Ongoing Activity API 以全新方式與 Wear OS 使用者互動

透過 Wear 的 Ongoing Activity API，開發人員只需利用少量的程式碼，使用者即可從錶面和應用程式啟動器瞭解應用程式的執行狀態；此外，使用者只要輕觸一下，就能返回應用程式進行重要活動。

• Android
• Wear OS

測試 Cupcake 應用程式

瞭解如何測試 Navigation 元件並盡可能擴大程式碼測試的涵蓋範圍。

練習：Kotlin 基礎知識

套用 Kotlin 程式設計語言的基本概念來解決特定問題。

• Android

Compose 中的 View

瞭解如何在藉由 Jetpack Compose 建構的應用程式中新增及使用現有的 View。

• Android

使用 WorkManager 處理背景工作

Android 的 WorkManager API 可讓您輕鬆在背景執行工作。WorkManager 不僅能夠建立可查詢、鏈結和重複使用的工作，也是 Android 推薦的工作排程器。本程式碼研究室將協助您全盤瞭解 WorkManager，一舉囊括簡易工作編寫和較複雜的鏈結工作說明。

Compose 的拖曳功能

瞭解如何使用修飾符啟用 Compose 的拖曳功能。

• Android

運用 Gemini 分析 YouTube 影片行銷成效

本文將詳細說明如何尋找 YouTube 影片，找出適合用於品牌宣傳的內容和創作者。這項服務會使用 YouTube Data API 收集影片資料，並透過 Google Cloud Platform 的 Vertex AI 搭配 Gemini 模型來分析這些資料。

使用 Node.js Admin SDK，將完整堆疊 Angular 應用程式部署至 Cloud Run 與 Firestore

Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本程式碼研究室將示範如何使用 Node.js Admin SDK，將 Cloud Run 上的 Angular 應用程式連結至 Firestore 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 準備可回應 HTTP 要求的 Next.js 應用程式。

如何使用 Gemini 將 FastAPI 聊天機器人應用程式部署至 Cloud Run

瞭解如何使用 Gemini 將 FastAPI 聊天機器人應用程式部署至 Cloud Run

• Cloud Run

Looker PSC 北向區域內部 L7 ALB

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。

Looker PSA 南向 HTTPS 網際網路 NEG

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合設定了 HTTPS 的網際網路 NEG，以便 Looker 南向存取 GitHub.com

Looker PSC Southbound HTTPS Internet NEG Gitlab Self-Managed

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合設定為 HTTPS 的網際網路 NEG，以便為 Looker 南向存取權存取已部署在內部網路的 GitLab 自助管理執行個體。

使用 Node.js Admin SDK，將全端 Next.js 應用程式部署至 Cloud Run 並搭配使用 Firestore

Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本程式碼研究室將示範如何使用 Node.js Admin SDK，將 Cloud Run 上的 Next.js 應用程式連結至 Firestore 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 準備可回應 HTTP 要求的 Next.js 應用程式。

Android Basics with Compose

瞭解使用 Jetpack Compose 建構 Android 應用程式的基本概念；Jetpack Compose 是用於建構 Android 應用程式的推薦 UI 工具包

• Android

使用 Gemini API 適用的 Firebase Extensions 建構 AI 技術輔助網頁應用程式

瞭解如何搭配使用 Firebase Extensions 與 Gemini API，建構包含 AI 技術輔助功能的網頁應用程式，例如個人化推薦內容。

• Firebase Extensions
• Firestore
• Firebase
• Firebase App Hosting

使用 Genkit 建構以資料為基礎的生成式 AI 功能

瞭解如何使用 Genkit，運用您已熟悉的應用程式開發技能和工具，建構生成式 AI 功能。

• Firestore
• Firebase Genkit
• Firebase App Hosting
• Firebase

Android Basics with Compose and Firebase

Android 基本概念：使用 Compose 和 Firebase

• Android

自動將生成式 AI Next.js 網頁應用程式從版本控制工具部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要在 Next.js 中編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

自動將生成式 AI Svelte 網頁應用程式從版本控制工具部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何在 Svelte 中編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。

使用 Genkit Web Application 自動將生成式 AI Go 部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Go 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。

自動將 Generative AI Node.js 網頁應用程式從版本管控功能部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

自動將生成式 AI Go 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Go 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。

自動將生成式 AI Angular 網頁應用程式從版本管控功能部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑。即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

在本機測試網頁端對端的 B&A

出價和競價服務 (B&A) 包含 4 項服務，可協助買方和賣方進行 Protected Audience 競價： 買家堆疊： 賣方堆疊： 本程式碼研究室將引導您逐步完成在本機環境中設定及測試端對端設定。這項操作手冊預計需要 1 小時的時間，不含初始服務建構時間。 即使您可能只會處理買方程式碼或賣方程式碼，在本機環境中設定完整工作流程也很有幫助，這樣您就能更瞭解買方和賣方堆疊如何相互運作。設定這兩個堆疊後，日後整合其他方的買方或賣方堆疊時，您就能更有信心。在本機測試服務也可以節省開發成本。

在 Google Cloud Platform (GCP) 上使用匯總服務

預估完成時間：1 到 2 小時 您可以透過 2 種模式執行這個程式碼研究室： 本機測試 或 匯總服務 。本機測試模式需要本機電腦和 Chrome 瀏覽器 (不需建立/使用 Google Cloud 資源)。匯總服務模式需要在 Google Cloud 上完整部署匯總服務。 無論您在哪種模式下執行本程式碼研究室，都需要符合一些先決條件。每項必要條件都會標示是否適用於本機測試或匯總服務。 如要使用 Privacy Sandbox API，請務必為 Chrome 和 Android 完成 註冊和認證

在 AWS 上使用匯總服務

如要執行這個程式碼研究室，您必須符合幾項必要條件。每項規定都會標示是否適用於「本機測試」或「匯總服務」。 您必須下載本機測試工具才能進行本機測試。這項工具會根據未加密的偵錯報表產生摘要報表。 您可以在 GitHub 中的 Lambda JAR 封存檔 下載本機測試工具。其名稱應為 LocalTestingTool_{version}.jar 。 開啟「 Terminal 」，然後使用 java --version 檢查機器是否已安裝 Java 或 openJDK。 如果尚未安裝，您可以前往

Jetpack Compose for Android Developers

適用於 Android 開發人員的 Jetpack Compose

• Android

在本機測試網頁端對端的 B&A

出價和競價服務 (B&A) 包含 4 項服務，可協助買方和賣方進行 Protected Audience 競價： 買家堆疊： 賣方堆疊： 本程式碼研究室將引導您逐步完成在本機環境中設定及測試端對端設定。這項操作手冊預計需要 1 小時的時間，不含初始服務建構時間。 即使您可能只會處理買方程式碼或賣方程式碼，在本機環境中設定完整工作流程也很有幫助，這樣您就能更瞭解買方和賣方堆疊如何相互運作。設定這兩個堆疊後，日後整合其他方的買方或賣方堆疊時，您就能更有信心。在本機測試服務也可以節省開發成本。

• Privacy Sandbox

使用 Gemini (Python) 在雲端建構及部署多模態助理

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構聊天助理，以便瞭解您上傳的文件或圖片。應用程式本身包含 2 種服務：前端和後端，您將使用 Gradio 為後端建立前端和 FastAPI，然後讓這兩者互相通訊。在本實驗室中，您將瞭解上傳的檔案如何在服務之間傳輸，以及為了瞭解多模態資料，需要將哪些中繼資料轉送至 Gemini。

• Gemini

使用 Cloud SQL Node.js 連接器，透過 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 將完整堆疊 Angular 應用程式部署至 Cloud Run

Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本程式碼研究室將示範如何使用 Cloud SQL Node.js 連接器，將 Cloud Run 上的 Angular 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run

使用 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 將全端 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run

Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本程式碼研究室將示範如何將 Cloud Run 上的 Next.js 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud

使用 Cloud SQL Node.js 連接器，將全堆疊 Next.js 應用程式部署至 Cloud Run 和 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL

Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本 Codelab 將示範如何使用 Cloud SQL Node.js 連接器，將 Cloud Run 上的 Next.js 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud

Private Service Connect：使用 Private Service Connect 透過 Cloud Run 發布及使用服務

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。

研究室：使用 NCC 虛擬私有雲做為輪輻

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

將智慧住宅裝置連結至 Google 助理

建構及部署雲端對雲端整合，將虛擬智慧洗衣機整合至 Google 助理。

• Google 助理
• 雲端對雲端

使用 AlloyDB 和無伺服器執行階段，建構以 AI 為輔助的服裝推薦應用程式

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。

如何在 Cloud Run 函式的附屬程式中託管 LLM

瞭解如何在 Cloud Run 函式的附加元件中託管大型語言模型

• Cloud Run

使用 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 將 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run

Cloud Run 是全代管無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。本程式碼研究室將示範如何將 Cloud Run 上的 Node.js 應用程式連線至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud

使用 AlloyDB 將 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run

Cloud Run 是全代管無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。本程式碼研究室將示範如何透過服務帳戶使用 IAM 驗證，將 Cloud Run 上的 Node.js 應用程式安全地連線至 AlloyDB 。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果系統要求您授權，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud

運用 Firestore、Vector Search 和 Gemini 2.0 (Java 版) 建構瑜珈姿勢推薦應用程式！

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。

Aidemy：在 Google Cloud 上使用 LangGraph、EDA 和生成式 AI 建構多代理系統

在 Google Cloud Platform 上開發名為「Aidemy」的功能性 AI 輔助教學系統，展示多代理系統的強大功能。在 Google Cloud 上設計、建構及部署複雜的多代理系統，掌握 LLM 應用程式開發的關鍵概念，並瞭解事件導向架構的優點，累積實務經驗。

Bitbucket - 透過生成式 AI 自動化程式碼審查

Bitbucket - 使用生成式 AI 自動執行程式碼審查

使用生成式 AI 導入 JIRA 使用者故事

運用生成式 AI 實作 JIRA 使用者故事

GitHub - 透過 GenAI 自動執行程式碼審查

GitHub - 使用 GenAI 自動執行程式碼審查

GitLab - 使用生成式 AI 自動執行程式碼審查

GitLab - 運用生成式 AI 自動化程式碼審查

程式碼研究室 - 使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 建構瑜珈姿勢推薦應用程式 (Node.js 版本)

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。

• Cloud Run

程式碼研究室 - 使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 建構瑜珈姿勢推薦應用程式 (Python 版本)

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。

• Cloud Run

如何使用 Cloud Run 工作微調大型語言模型

瞭解如何使用 Cloud Run 工作微調模型

• Cloud Run

使用 IPv6 靜態路徑下一個躍點執行個體 (未標記和已標記)、下一個躍點位址和下一個躍點閘道

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

如何使用 Cloud Run 作業在 GPU 上執行批次推論

瞭解如何使用 Cloud Run 工作在 GPU 上執行批次推論

• Cloud Run

Workflows 無伺服器自動化調度管理簡介

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Workflows 自動化調度管理及自動化 Google Cloud 及以 HTTP 為基礎的 API 服務。

使用 API 呼叫的文件和動作問答 GenAI Agent

使用 API 呼叫的文件和動作問答 GenAI Agent

Cloud NGFW Enterprise 程式碼研究室 [與 TLS 檢查]

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 AlloyDB 上為生成式 AI 和代理應用程式安裝及設定 Toolbox

在本程式碼研究室中，您將使用 Gen AI Toolbox for Databases 服務，為價格預測應用程式建構及部署工具箱，並使用 AlloyDB 和生成式 AI 功能。

在 Flutter 應用程式中新增應用程式內購項目

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。

• Flutter

使用 Cloud 資料庫、無伺服器執行階段和開放原始碼整合功能的玩具店搜尋應用程式

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。

建構 Gemini 技術輔助的 YouTube 摘要工具

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 BigQuery 使用遠端模型分析電影海報

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。

• Gemini
• BigQuery
• BigQuery ML

使用 Vertex AI Agent Builder 建構 AI 虛擬服務專員

在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Google Cloud 強大的工具和基礎架構，建構及部署生成式 AI 代理程式。我們將介紹基本概念，並逐步引導你完成初始步驟，讓第一位服務專員順利執行服務。

Trusted Space 程式碼研究室

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。

邏輯迴歸程式碼研究室

本程式碼研究室將說明如何使用邏輯迴歸，瞭解性別、年齡層、曝光時間和瀏覽器類型等特徵，與使用者按下廣告的可能性有多大的關聯。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 首先，請選取含有大量高品質資料的舊廣告活動。要是不確定哪個廣告活動含有最佳品質的資料，不妨針對時間最早且可存取的整月資料執行以下查詢： 選取較舊的資料後，您就能針對即將從廣告資料中心移除的資料訓練及測試模型。如果這項資料受到模型訓練限制，資料刪除後，這些限制就會結束。

邏輯迴歸程式碼研究室

本程式碼研究室將說明如何使用邏輯迴歸，瞭解性別、年齡層、曝光時間和瀏覽器類型等特徵，與使用者按下廣告的可能性有多大的關聯。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 首先，請選取含有大量高品質資料的舊廣告活動。要是不確定哪個廣告活動含有最佳品質的資料，不妨針對時間最早且可存取的整月資料執行以下查詢： 選取非近期資料後，您就能針對即將從廣告資料中心移除的資料訓練及測試模型。如果這項資料受到模型訓練限制，資料刪除後，這些限制就會結束。

線性迴歸程式碼研究室

本程式碼研究室將說明如何使用線性迴歸建立模型，以便預測單次點擊出價。 如要完成這個程式碼研究室，請務必符合以下條件： 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 執行下列查詢 最佳做法是將資料表建立步驟與模型建立步驟分開。 請針對您在上一個步驟建立的暫存資料表，執行以下查詢。請放心，您不用提供開始和結束日期，系統會根據暫存資料表的資料推斷這兩項資訊。 資料列 mean_absolute_error mean_squared_error

線性迴歸程式碼研究室

本程式碼研究室將說明如何使用線性迴歸建立模型，以便預測單次點擊出價。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 執行下列查詢 最佳做法是將資料表建立步驟與模型建立步驟分開。 請針對您在上一個步驟建立的暫存資料表，執行以下查詢。請放心，您不用提供開始和結束日期，系統會根據暫存資料表的資料推斷這兩項資訊。 資料列 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error

開始使用 Spanner Vector Search

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。

Private Service Connect 介面 Vertex AI Pipelines

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 Kubernetes 上執行 AlloyDB Omni 和本機 AI 模型。

在本程式碼研究室中，您將學習如何在 GKE 叢集中部署 AlloyDB Omni、將 I 模型部署至相同叢集、在 AlloyDB Omni 中註冊模型，並讓兩者協同運作

• AlloyDB for PostgreSQL

使用 AlloyDB AI 和 LangChain 建構 LLM 和 RAG 型即時通訊應用程式

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。

• AlloyDB for PostgreSQL

透過 AlloyDB Omni 中的資料欄引擎加快數據分析查詢速度。

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在運算 VM 中部署 AlloyDB Omni、載入資料，以及使用 AlloyDB Columnar Engine 提升效能

• AlloyDB for PostgreSQL

開始使用 AlloyDB AI 的向量嵌入

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何結合使用 AlloyDB AI 和向量搜尋，並為向量資料建立索引

• AlloyDB for PostgreSQL

在 Google Cloud Shell 編輯器中，開發人員專用 Gemini Code Assist Standard 和 Enterprise 版導覽

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。

開始在 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 中使用向量嵌入

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

• Cloud SQL

提供 AVIF 圖片

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

如何為 AlloyDB 建立 Private Service Connect

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

• AlloyDB for PostgreSQL

如何為 Cloud SQL 建立 Private Service Connect

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

• Cloud SQL

在 Go 中實作生成式 AI 應用程式的觀測技術

生成式 AI 應用程式也需要像其他應用程式一樣具備可觀察性。 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:

運用 Firebase Data Connect 建構內容

瞭解如何使用 Firebase Data Connect 和 GraphQL 建構網頁應用程式

• Firebase

現代化 Android 應用程式的架構

瞭解最佳做法和建議架構，打造完善且品質媲美正式版的應用程式。

• Android

在 JavaScript 中實作生成式 AI 應用程式的實際可觀察性技術

生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:

在 Python 中實作生成式 AI 應用程式的可觀察性技術

生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:

在 Java 中實作生成式 AI 應用程式的實際可觀察性技術

生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:

在 AI 時代建構應用程式

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

(已淘汰) 轉換為 Kotlin

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

Android 11 - 第 5 週 - 語言

打造 Android 11 時，我們在語言和程式庫方面投入了大量心力，例如將 Kotlin 支援功能整合至某些最常用的 Jetpack 程式庫、為平台新增 Java API，以及開發新工具來處理原生程式碼中的記憶體毀損問題。本課程包含的影片和文章將示範相關更新項目，並說明如何在 Android 應用程式中實作這些內容。

• Android

Activity Recognition Transition API Codelab

瞭解如何使用 Activity Recognition Transition API，在應用程式中建構強大的內容功能

運用 ML Kit 和 CameraX 辨識、辨識語言及翻譯文字：Android

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。

• Android
• Firebase

Android 11 - 第 2 週 - 機器學習

機器學習技術可讓您的應用程式逐步從經驗中學習並進行改善。這個課程將介紹 Android 11 提供的各種機器學習工具和方法。

• Android

應用程式翻新研討會

在這個程式碼研究室中，您要將舊的 PHP 應用程式翻新到 Google Cloud、將其容器化、部署至 Cloud Run，並連結至 Cloud SQL。此外，您將探索如何使用 Cloud Build 進行應用程式 CI/CD，並透過 Secret Manager 加以保護。

Private Service Connect - 使用 PSC 後端存取供應端服務

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 PSC 後端搭配全域外部應用程式負載平衡器，存取其他網路中的產生器服務。

使用 Firebase 和 Jetpack Compose 建構 Android 應用程式

運用 Firebase 和 Jetpack Compose 新增驗證、效能監控、宣告式 UI 和功能旗標，打造待辦事項清單 Android 應用程式的功能。

• Firestore
• Firebase 遠端設定
• Firebase
• Firebase Performance Monitoring
• Firebase 驗證

VPC Service Controls - BigQuery Data Transfer Service Protection

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

透過 Firebase Extensions 在行動應用程式中加入 Firestore Vector Search

瞭解如何使用 Firestore Vector Search

• Firebase

Cloud Firestore 網路程式碼研究室

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的網頁應用程式。

• Firebase

Cloud Firestore iOS 程式碼研究室

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的 iOS 應用程式。

• Firebase

使用 Firebase Extensions，為網頁應用程式快速加入新功能

在這個程式碼研究室中，您將使用 Firebase Extensions，為線上市集網頁應用程式新增功能。

• Firebase
• Firebase Extensions
• Firebase 即時資料庫

Cloud Firestore Android 程式碼研究室

在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的 Android 應用程式。

• Firebase

AngularFire 網頁程式碼研究室

在本程式碼研究室中，我們會說明如何建構即時通訊應用程式，藉此在網路上使用 Firebase 平台。

• Firebase
• Firebase App Hosting

自動將生成式 AI Python 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Python 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

自動將生成式 AI Java 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Java 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。

自動將生成式 AI Node.js Genkit 網路應用程式從版本控制部署至 Cloud Run

首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：

如何在 VPC Service Controls 範圍內排定 Cloud Run 工作

瞭解如何使用 Cloud Scheduler 和 Cloud Run 服務，在 VPC SC 範圍內依排程執行 Cloud Run 工作

• Cloud Run

在執行 PSA 的現有 Cloud SQL 執行個體上啟用 Private Service Connect (Terraform)

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

• Cloud SQL

Flutter 中的動畫

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Flutter 中使用動畫。您將建立小工具，為大小和顏色製作動畫、加入 3D 卡片翻轉效果、使用動畫套件中的特效，以及新增 Android 的預測返回手勢支援功能。

• Flutter

使用 Google Cloud 適用的 ABAP SDK，在 SAP 中接收來自 Cloud Pub/Sub 的事件

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

使用 Google Wallet API 在 Android 上建立票證

您可以透過 Google Wallet API 提供各種票證，與使用者互動，例如會員卡、優惠、禮物卡、活動票券、大眾運輸車票、登機證等。每個票證類型 (或票證類別) 都會提供特定用途的欄位和功能，以提升使用者體驗。 不過，這些可能不適用於所有用途。如要打造更貼近需求的體驗，您可以使用通用票證類型。以下是一般票證類型的幾個範例用途： 您可以使用通用票證，用於以下任何用途： 如要進一步瞭解 Google Wallet API，或在 Android 應用程式中新增「新增至 Google 錢包」

將含有分塊的檔案上傳至 Cloud Storage

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 呼叫 Cloud Storage JSON API 方法與上傳檔案

搭配使用 Gemini AI 和 ABAP SDK 的情緒分析

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

將 Translation API 與 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 搭配使用

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 ABAP SDK 呼叫 Translation API 的方法

使用 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 將事件發布至 Cloud Pub/Sub

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。

您的第一個 Flutter 應用程式

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。

• Flutter

透過 Private Service Connect 連線至 CloudSQL (Terraform)

建立含有 PSC 服務連結的 CloudSQL 執行個體。並透過另一個專案中的 PSC 端點連線

• Cloud SQL

開始使用 Cloud Functions (第 2 代)

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud Functions (第 2 代)。具體來說，您將部署回應 HTTP 呼叫、Pub/Sub 訊息、Cloud Storage 事件和 Cloud 稽核記錄的函式。

開始使用 Spanner Graph

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。

• Spanner

將 Imagen 部署至 Cloud Run

在本程式碼研究室中，您將使用 Imagen 模型，透過 Cloud Run 在網頁上建立圖片。

在 Dataproc 上使用 PySpark 預先處理 BigQuery 資料

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。

使用 ABAP 適用的 Google Cloud SDK 從 ABAP 環境呼叫 Vertex AI LLM

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。

開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式

如何開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式

• Cloud Run

使用 Cloud KMS 簽署及驗證資料 (非對稱)

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。

• Cloud Key Management Service

如何在 Cloud Run GPU 上執行 Transformers.js

瞭解如何在 Cloud Run GPU 上執行穩定的擴散作業

• Cloud Run

GKE 上的 Jenkins 多分支管道

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。

使用 Eventarc 和 Cloud Run 函式觸發 Cloud Storage 的事件處理

瞭解如何使用 Cloud Storage 值區事件，透過 Eventarc 觸發 Cloud Run 函式，以便使用 Google 的 Vision API 分析資料和處理圖片，並將產生的圖片資訊儲存為 Cloud Storage 中的物件中繼資料。

透過 Cloud Run 部署網站

瞭解如何透過 Cloud Run 部署網站，為容器化應用程式提供無伺服器的靈活性。

Looker PSC 南向 HTTPS 網際網路 NEG SMTP

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合設定為 Looker SMTP 南向存取權的服務產生器的網際網路 NEG。

使用 IPv6 靜態路徑下一個躍點執行個體 (未標記和已標記)、下一個躍點位址和下一個躍點閘道

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

Gemini 版 Java 搭配 Vertex AI 和 LangChain4j

在這個程式碼研究室中，您將與使用者對話、詢問說明文件相關問題，或透過函式呼叫來擴充模型、使用 Java 中的生成式 AI、在 Vertex AI 中整合 Gemini 大型語言模型，以及運用 LangChain4j 架構。

使用 Visual Studio Code 搭配 Cloud Functions for Node.js 進行本機開發

瞭解如何在本機電腦的 Visual Studio Code 中，為 Node.js 撰寫、部署及偵錯 Cloud Functions。

Private Service Connect 66

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 66 的實作方式，並透過部署消費者和供應商網路進行驗證。

Dialogflow CX：建構零售虛擬服務專員

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

Cloud Run 上的 Wagtail

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 Wagtail：Cloud Run 用於網頁引擎、Cloud SQL 用於資料庫，以及 Cloud Build 用於媒體資產。

• Cloud Run

如何在 Cloud Run GPU 上執行 TorchServe 和 Stable Diffusion

瞭解如何在 Cloud Run GPU 上執行穩定的擴散作業

• Cloud Run

透過 Private Service Connect 端點，使用 Python SDK 在 Vertex AI 上存取 Anthropic Claude

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

在 AI 時代建構應用程式

在本研究室中，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。

如何透過多方運算和 Confidential Space 進行數位資產交易

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過機密空間透過多方運算技術交易數位資產。

保護軟體供應

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。

Looker PSC 向 Cloud SQL PSC 的南向存取權

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 GCP 上部署 Lustre 平行檔案系統

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。

Private Service Connect 64

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。

使用 Cloud Deploy 發布

在本教學課程中，您將建立三個 GKE 叢集，分別命名為「preview」、「canary」和「prod」。接著，請建立與每個叢集相對應的 Cloud Deploy 目標，以及 Cloud Deploy 管道，以便定義在這些目標中執行部署作業的步驟順序。 部署流程會由 cloudbuild 管道觸發，該管道會建立 Cloud Deploy 版本，並在預先發布版叢集中執行部署作業。確認預覽版部署成功且運作正常後，您就可以手動在 Canary

使用 Relay 和 Jetpack Compose 建構完整應用程式

瞭解如何將 Relay 整合至 Compose 應用程式，並加快從設計到程式碼的工作流程。

使用 ABAP SDK for Google Cloud 從 Google Cloud Secret Manager 擷取憑證/密鑰

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

使用 Translation API 與 Python

本教學課程將說明如何使用 Python 搭配 Translation API。

使用 Google Cloud 的 ABAP SDK 在 SAP 中讀取 BigQuery ML 預測結果

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。

使用 FirebaseUI 在 Flutter 應用程式中新增使用者驗證流程

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何僅使用幾行程式碼，將 Firebase 驗證新增至 Flutter 應用程式。

• Firebase 驗證
• Flutter
• Firebase

使用 Compose 在以檢視區塊為基礎的 Android 應用程式中新增自動調整式版面配置

瞭解如何使用 Jetpack Compose，在以檢視區塊為基礎的 Android 應用程式中新增自動調整式版面配置。

使用基準設定檔改善應用程式效能

在本程式碼研究室中，將說明如何使用基準設定檔加快應用程式啟動時間和影格時間。

• Android

在原生遊戲中整合適應性功能

在本程式碼研究室中，您將從簡單的 3D 物理模擬遊戲開始著手，並為其整合適應性功能。您將整合下列項目：

• Android

設定、實作及驗證 Android 應用程式連結

在本程式碼研究室中，您將建構列出多間餐廳的 Android 應用程式。課程目標在於協助您設計、設定及驗證 Android 應用程式連結。

• Android

使用機密空間保護機器學習模型和智慧財產

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

使用支援 AI 的 BigQuery DataFrames 套件，從結構化和非結構化資料中取得洞察資料

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。

深入瞭解 Artifact Registry

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

使用 BigQuery DataFrames 套件探索愛荷華州酒類銷售資料

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。

真人服務專員轉移

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何管理即時服務專員代表與機器人代表之間的對話轉移。最後，系統會提供基本的網頁介面，方便您查看與服務專員的所有對話，以及加入或離開聊天室做為即時服務專員。

運用結構化資料擷取資料庫擷取及處理健康資料

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用結構化資料擷取程式庫建構 Android 應用程式。您的應用程式會使用結構化資料擷取程式庫，轉譯及處理 FHIR 問卷和回應。 本程式碼研究室著重於 結構化資料擷取程式庫 。我們不會對與本主題無關的概念和程式碼多做介紹，但會事先準備好這些程式碼區塊，屆時您只要複製及貼上即可。如果您之前未建構過 Android 應用程式，可以先 建構第一個應用程式 。 如要下載此程式碼研究室的程式碼，請複製 Android FHIR SDK 存放區： git clone

• Open Health Stack

為雲端到雲端整合啟用本機執行作業

瞭解如何透過 Local Home SDK 啟用本地交車功能，藉此提高 Google 助理的智慧住宅整合成效。

• 雲端對雲端
• Google 助理

使用 FHIR Engine 程式庫管理 FHIR 資源

在本程式碼研究室中，您將使用 FHIR Engine 程式庫建構 Android 應用程式。您的應用程式會使用 FHIR Engine 程式庫，從 FHIR 伺服器下載 FHIR 資源，並將任何本機變更上傳至伺服器。 如果您之前未建構過 Android 應用程式，可以先 建構第一個應用程式 。 HAPI FHIR 是熱門的開放原始碼 FHIR 伺服器。我們在程式碼研究室中使用本機 HAPI FHIR 伺服器，供 Android 應用程式連線。

• Open Health Stack

使用 Firebase App Check 和 reCAPTCHA 驗證 Places API 要求

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。

• Google 地圖平台
• Maps JavaScript API

使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 打造智慧購物助理 - 第 1 部分

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 GKE 上使用 Airflow 2 建構 MLOps 工作流程

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。

Private Service Connect - 使用 PSC 後端存取區域 Google API

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 存取區域性 Google API。本程式碼研究室將逐步說明如何設定 PSC 網路端點群組，並將其做為內部應用程式負載平衡器的後端。

已簽署容器映像檔程式碼研究室

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。

服務供應商的 Private Service Connect 通訊埠對應

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 的通訊埠對應功能。您將瞭解這項功能的好處、使用時機，以及如何以服務供應商的身分在環境中進行設定。

線上購買店內取貨：Bonjour Meal - 第 2 部分 - 建立購物車

在本程式碼研究室中，您將在 Business Messages 對話平台使用 Python 建構數位服務專員，並在該系列的第 1 部分說明代理程式。在本程式碼研究室中，我們會新增實用的對話開場，並導入商品目錄查詢體驗。

線上購買店內取貨：Bonjour Meal - 第 1 部分 - 開始使用

在本程式碼研究室中，您將在 Business Messages 對話平台上使用 Python 建構數位服務專員。我們會逐步引導您使用 API 和 Business Communications Developer Console，建立可回應特定問題的數位服務專員。

整合 Firebase 與 Next.js 應用程式

瞭解如何將 Firebase 與 Next.js 應用程式整合。

• Firebase
• Firebase App Hosting

Android 網路安全性設定程式碼研究室

在這個程式碼研究室中，您將瞭解 Android 上的「網路安全性設定」，並處理建立安全網路通訊的常見問題。

將 Compose 新增至以 View 為基礎的應用程式

在本程式碼研究室中，您會瞭解如何將 View 系統中畫面的一部分遷移到 Jetpack Compose。

建立互動式的 Dice Roller 應用程式

瞭解如何建構互動式的 Dice Roller 應用程式，讓使用者擲骰子並查看結果。

• Android

(已淘汰) 向 Wear OS 上的錶面小工具提供資料

在本程式碼研究室中，我們會說明如何向錶面小工具提供您的資料，同時謹記平台的最佳做法。

Kotlin Playground 中的協同程式簡介

運用 Kotlin Playground，練習用 Kotlin 協同程式編寫非同步程式碼。

Android Studio 中的協同程式簡介

瞭解如何在 Android 應用程式中使用 Kotlin 協同程式，以及如何測試協同程式。

在 Kotlin 中使用類別和物件

瞭解如何使用 Kotlin 中的類別和物件。

Android 11 - 第 1 週 - 使用者和身分識別

與他人輕鬆又安全地保持聯繫並非易事。Android 11 推出了 Connection Notification API 以及 Google Identity 服務程式庫，可協助改善使用者註冊/登入流程。

• Android

建構含有自動調整式版面配置的應用程式

瞭解如何實作一種標準化版面配置模式，讓應用程式適用於大型螢幕。

新增預測返回動畫

本程式碼研究室將說明如何在 SociaLite 應用程式中新增預測返回動畫。

新增可捲動的清單

在 Affirmations 應用程式中加入可捲動的清單

在 Jetpack Compose 中測試

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何測試使用 Jetpack Compose 建立的使用者介面。您編寫第一個測試，同時瞭解獨立測試、偵錯測試、Semantics 樹狀結構和同步處理。

Android 11 - 第 6 週 - Jetpack

Android Jetpack 包含一系列程式庫，可協助您使用較少樣板程式碼編寫優質應用程式，確保應用程式遵循最佳做法，並可在各個 Android 版本和裝置上以一致的方式運作。本課程會介紹 Android 11 導入的全新程式庫和重大更新。

• Android

將協同程式用於常見 Android 用途

瞭解如何使用協同程式簡化常見使用情境中的背景工作管理流程，例如發出網路呼叫和存取本機資料。

• Android

網頁應用程式資訊清單

網頁應用程式資訊清單是 JSON 檔案，用於定義 PWA 應如何視為已安裝的應用程式，包括外觀、操作系統中的基本行為。

建構及測試可在車輛停妥時使用的 Android Automotive OS 應用程式

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。

• Android Auto
• Android

使用 Jetpack WindowManager 最佳化適用於摺疊式裝置的相機應用程式

這些年來，Android 裝置不斷演進，除了推出了各種尺寸的機種，外觀、螢幕和功能也更加多元。不過，從一開始，使用手機拍照就一直是最重要的用途之一。時至今日，相機功能仍是消費者購買手機時，考慮的其中一項主因。

概略位置

在 Android 1 中要求位置存取權

Google Pay API 網頁版 201：進階

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

• Google Pay

在 Kotlin 中使用集合

瞭解如何使用陣列和集合，包括清單、組合與地圖。

建構資料層

在本程式碼研究室中，您可以瞭解 Android 應用程式架構中的資料層。您會建構存放區、資料模型和資料來源，以便讀取資料並將其寫入本機資料庫和網路服務中。

Cronet 基本概念

上次更新時間： 2022 年 5 月 6 日 Cronet 是 Chromium 網路堆疊，可做為供 Android 應用程式使用的程式庫。Cronet 利用多項技術縮短延遲時間，並提高應用程式運作所需的網路要求總處理量。 Cronet 程式庫可處理數以千萬計的使用者每天使用的應用程式，例如： YouTube 、 Google 應用程式 、 Google 相簿 和 Google 地圖 - 導航和大眾運輸 。Cronet 是最常用以支援 HTTP3 的 Android 網路程式庫。 詳情請參閱

• Android

Compose 的基本版面配置

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Compose 中立即可用的可組合函式和修飾詞，實際進行設計。

Android 分頁的基本概念

在這個程式碼研究室中，您會將分頁程式庫整合至會顯示清單的應用程式。分頁程式庫可協助您從本機儲存空間或網路載入較大的資料集並以多頁形式顯示資料。

Jetpack Compose 的狀態概念說明

在本程式碼研究室中，您將學習如何藉由管理狀態，建構內容豐富且具互動性的 Compose 應用程式。

透過 MediaSession 控制媒體

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。

• Android
• Android TV

TensorFlow.js：使用 Firebase 託管，大規模部署及託管機器學習模型

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

• TensorFlow

透過 Vertex AI Conversation 建構生成式即時通訊應用程式

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。

Gemini Code Assist 時尚版面

本程式碼研究室將說明如何使用 Gemini Code Assist 在網站上實作 Material Design。實作 Material Design 後，您將重複進行設計，做出變更以改善使用者體驗並新增功能。在工作坊結束後，您將能夠使用 Gemini 搭配 Material Design 或類似程式庫，建立可供使用且符合使用者需求的網頁，而無需撰寫 CSS。 本程式碼研究室需要兩項必要條件：已啟用 Gemini 的 Google Cloud 專案存取權，以及要設定樣式的網頁。如要在新專案中啟用

透過 Private Service Connect 端點存取 Gemini 對話和 Python SDK

透過 Python SDK 和 PSC 端點，從 VM 存取 Gemini

• Vertex AI

針對向量嵌入使用 textembedding-gecko@003

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。

Cloud 函式使用 PaLM Vertex AI API 和 Google Cloud Storage 提供內容摘要

Cloud 函式，示範如何處理上傳至 Google Cloud Storage 的檔案，以及如何使用 Vertex AI PaLM API 處理內容摘要。

實驗室：NCC PSC 傳播

本研究室的目標是探索使用 PSC 傳播功能的 NCC

研究室：使用 SD-WAN 設備的 NCC 站台前往雲端

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。

透過 Media CDN 和 Live Streaming API，在 Google Cloud 上直播

本研究室將逐步引導您使用 Media CDN (CDN) 和#43，部署即時串流工作流程示範。Live Stream API &#43；Cloud Storage &#43；媒體播放器。

評估與下一個顯示的內容的互動 (INP)

本程式碼研究室會以互動方式，說明如何使用 web-vitals 程式庫評估 Interaction to Next Paint (INP) 。 您可以在 web-vitals-codelabs 存放區 中找到這段程式碼。 本程式碼研究室會使用 Gastropodicon (熱門的蝸牛解剖參考網站)，探討 INP 的潛在問題。 嘗試與網頁互動，瞭解哪些互動速度較慢。 開啟開發人員工具 ：從 「更多工具」 >「開發人員工具」 選單 在網頁上按一下滑鼠右鍵，然後選取「檢查」 ，或 使用鍵盤快速鍵

Looker PSC 南向 HTTPS 網際網路 NEG

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

Looker PSC 南向混合式 NEG 至地端

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。

使用 SQL 搭配 BQML 進行電影分級預測

我們只會使用 SQL 搭配 BigQuery ML 來建立電影分數預測模型

使用 Vertex AI AutoML 預測電影評分

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。

使用 GenAI 自動化程式碼審查

使用 GenAI 自動化程式碼審查

簡化主要資料管理：比對與與生成式 AI 合併！

在本程式碼研究室中，我們將說明 Gemini 1.0 Pro 如何簡化 BigQuery 公開資料集中可用的 citibike_stations 資料，以及充實和簡化等主資料管理應用程式。

Looker PSC 北向區域外部 L7 ALB

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。

使用 MediaPipe 在 Android 上產生裝置端圖片

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。

使用 Gemini Pro 建構含有多模型 RAG 的問答應用程式

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。

部署基本 "；Google 翻譯"部署於 Python 3 Cloud Functions

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)。

轉換 Google 表單問卷調查回覆並載入 BigQuery

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

部署基本 "；Google 翻譯"Python 2 Cloud Run 上的應用程式 (Docker)

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)。

部署基本 "；Google 翻譯"Python 3 Cloud Run 上的應用程式 (Docker)

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)。

遷移至 Variable 字型

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。

運用 AlloyDB、Vector Search 和 Vertex AI 建構專利搜尋應用程式！

透過這個程式碼研究室，我們將示範如何搭配使用 Gemini 1.5 Pro、AlloyDB 和 Vertex AI，建構專利搜尋應用程式。

在 Cloud Run 中執行 Django

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。

• Cloud Run

使用 MediaPipe 建立自訂物件偵測網頁應用程式

瞭解如何使用 MediaPipe 建立自訂物件偵測網頁應用程式。

使用 MediaPipe Tasks 建構手寫數字分類器 Android 應用程式

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

使用 Spanner、Vector Search 建構專利搜尋應用程式；Gemini 1.0 Pro！

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。

Cloud Run for Anthos 程式碼研究室事件

在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud Run 的事件。具體來說，您將會監聽來自 Cloud Pub/Sub、稽核記錄、Cloud Storage、Cloud Scheduler 的事件，以及如何產生/使用自訂事件。

含標記的全域網路防火牆政策

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

Looker PSC 南向安全殼層 SSH 網際網路 NEG

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。

研究室：使用 NCC 虛擬私有雲做為輪輻

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

微調大型語言模型：Vertex AI 如何讓 LLM 更上一層樓

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。

參考 PAIR 指南和 MakerSuite，瞭解如何設計負責任的 AI 技術原型

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

使用 ML Kit：Android 偵測圖片中的物件

在本程式碼研究室中

在 Google Cloud 中使用 Spring Native

Spring Native 是一項新興專案，目標是在春季 6.x 和 Spring Boot 3.x 進入主線，也就是說，現在是於產品發布前幾個月做好準備的絕佳時機。

開始使用 CSS 中的捲動式動畫

在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 CSS 建立捲動式動畫。您創造出一些相當有趣的特效，例如視差背景圖片和圖片，在進入畫面中時顯示。

使用 ML Kit：Android 偵測圖片中的物件，以便建立視覺化產品搜尋服務

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。

• ML Kit
• Android

保護建構(&S)使用 Cloud Build、Artifact Registry 和 GKE 部署

容器分析可為容器提供安全漏洞掃描和中繼資料儲存空間。掃描服務會針對 Artifact Registry 和 Container Registry 中的映像檔執行安全漏洞掃描，然後儲存結果中繼資料，並透過 API 供使用者取用。您可以使用中繼資料儲存空間儲存來自不同來源的資訊，包括漏洞掃描、Google Cloud 服務和第三方供應商。 安全漏洞掃描可自動執行或隨選執行： 將 Container Analysis

TCP Proxy 程式碼研究室 - 使用 TCP Proxy 負載平衡器的頻率限制和 IP 拒絕清單

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。

具備自動 DNS 設定的 Private Service Connect

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect 自動 DNS

安全地部署至 Cloud Run

安全部署至 Cloud Run 的基本做法

透過 Identity-Aware Proxy (IAP) 確保無伺服器應用程式安全無虞

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

保護容器建構作業

軟體安全漏洞是指可能導致意外系統故障，或讓不肖人士入侵軟體的弱點。Container Analysis 提供兩種 OS 掃描功能，用於找出容器中的安全漏洞： On-Demand Scanning API 可讓您掃描儲存在本機電腦上，或遠端儲存在 Container Registry 或 Artifact Registry 中的映像檔。這樣一來，您就能精確控管要掃描容器安全漏洞的容器。您可以先使用隨選掃描功能掃描 CI/CD 管道中的映像檔，再決定是否要將映像檔儲存在登錄檔中。 本研究室將說明：

安全原始碼

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。

如何使用活動生命週期和狀態

這個實作程式碼研究室是「單元 1：開始學習 Android 開發人員基礎知識 (第 2 版)」課程的一部分。如果您按部就班完成各個程式碼研究室，就能充分體驗到本課程的價值： 在本練習中，您將進一步瞭解活動生命週期。生命週期是指活動在整個生命週期中經歷的一組狀態，也就是從系統建立活動、刪除活動，到回收活動資源為止。當使用者瀏覽不同的應用程式活動，以及來回切換應用程式時，活動會在生命週期的不同狀態之間轉換。 活動生命週期中的每個階段都有相對應的回呼方法，例如

使用 LIT 在 Keras 中分析 Gemma 模型

生成式 AI 產品屬於新興技術，應用程式的行為可能會比早期形式的軟體更不一致。因此，您必須深入探究所使用的機器學習模型、檢查模型行為的範例，並調查意外情況。 學習技術可解釋性工具 (LIT； 網站 、 GitHub ) 是一個調試和分析機器學習模型的平台，可瞭解機器學習模型的行為為何如此，以及如何運作。 在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 LIT 充分運用 Google 的 Gemma 模型 。本程式碼研究室示範如何使用可解讀性技術「序列醒目性」來分析不同的提示設計方法。 學習目標：

使用 Gemma 展示靈活的安全分類器

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 (

對智慧型住宅進行偵錯

瞭解如何使用 GCP 指標和 Logging 找出並解決實際工作環境的問題。瞭解如何使用測試套件找出功能性與 API 問題。

• 雲端對雲端
• Google 助理

智慧型住宅的記錄指標

瞭解如何在 Google Cloud 上使用記錄式指標，追蹤模式並分析智慧型家居整合服務的錯誤記錄。

• Google 助理
• 雲端對雲端

本地首頁偵錯

瞭解如何使用 GCP 指標和 Logging 找出並解決實際工作環境的問題。瞭解如何使用測試套件找出功能性與 API 問題。瞭解如何在開發本機首頁應用程式時使用 Chrome 開發人員工具。

• Google 助理
• 雲端對雲端

使用 WebRTC 實作 CameraStream

瞭解如何透過 CameraStream 特性和 WebRTC 將網路攝影機的畫面串流至 Google Nest 顯示裝置。

• Google 助理
• 雲端對雲端