ผลิตภัณฑ์สําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์
ผลิตภัณฑ์ทั้งหมด
เริ่มต้นใช้งานการค้นหาเวกเตอร์ของ Spanner
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และทำการค้นหาความคล้ายคลึงในเวกเตอร์เชิงลึกโดยใช้การค้นหาเวกเตอร์ในตัวของ Spanner และการผสานรวมกับโมเดล Vertex AI
Aidemy: การสร้างระบบหลายตัวแทนด้วย LangGraph, EDA และ Generative AI ใน Google Cloud
พัฒนาระบบผู้ช่วยสอนที่ทำงานด้วยระบบ AI ชื่อ "Aidemy" ใน Google Cloud Platform เพื่อแสดงพลังของระบบหลายตัวแทน รับประสบการณ์จริงในการออกแบบ การสร้าง และทำให้ระบบหลายเอเจนต์ที่ซับซ้อนใช้งานได้ใน Google Cloud, เชี่ยวชาญแนวคิดหลักๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และทําความเข้าใจประโยชน์ของสถาปัตยกรรมที่ทำงานตามเหตุการณ์
แอปการค้นหาร้านขายของเล่นที่มีฐานข้อมูลระบบคลาวด์ รันไทม์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ และการผสานรวมโอเพนซอร์ส
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาเวกเตอร์ที่อิงตาม RAG ซึ่งออกแบบมาเพื่อค้นหาของเล่นที่ตรงกับการค้นหาของลูกค้า (ผ่านข้อความและรูปภาพ) สร้างของเล่นที่กําหนดเองตามคําขอของผู้ใช้ และคาดการณ์ราคาของของเล่นที่กําหนดเองโดยใช้ AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j และ GenAI Toolbox สําหรับฐานข้อมูล
อินเทอร์เฟซ Private Service Connect ของ Vertex AI Pipelines
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบไปป์ไลน์ Vertex AI ของ Private Service Connect
การสร้างแอปพลิเคชันแชทที่อิงตาม LLM และ RAG โดยใช้ AI ของ AlloyDB และ LangChain
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคลัสเตอร์ AlloyDB, ติดตั้งใช้งานบริการการดึงข้อมูลฐานข้อมูล GenAI สําหรับฐานข้อมูล และสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้บริการดังกล่าว
การเร่งการค้นหาเชิงวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือคอลัมน์คอลัมน์ใน AlloyDB Omni
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้บน VM ประมวลผล โหลดข้อมูล และใช้ AlloyDB Columnar Engine เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
AlloyDB Omni และโมเดล AI ในเครื่องบน Kubernetes
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้ในคลัสเตอร์ GKE, ทำให้โมเดล I ใช้งานได้ในคลัสเตอร์เดียวกัน, ลงทะเบียนโมเดลใน AlloyDB Omni และทําให้โมเดลทํางานร่วมกัน
เริ่มต้นใช้งานการฝังเวกเตอร์ด้วย AI ของ AlloyDB
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI ของ AlloyDB ร่วมกับการค้นหาแบบเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์
ทัวร์ชม Gemini Code Assist รุ่น Standard และ Enterprise สําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในเครื่องมือแก้ไข Google Cloud Shell
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini ซึ่งเป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ทำงานด้วยระบบ AI ใน Google Cloud คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับวิธีใช้ Gemini Chat และความช่วยเหลือเกี่ยวกับโค้ดในบรรทัดเพื่อสร้างโค้ด ทำความเข้าใจโค้ด และงานเขียนโค้ดอื่นๆ ที่ AI ช่วย
เริ่มต้นใช้งานการฝังเวกเตอร์ใน Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การผสานรวม AI ของ Cloud SQL ร่วมกับการค้นหาเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์
การแสดงอิมเมจ AVIF
รูปภาพคิดเป็น มากกว่า 60% ของจำนวนไบต์โดยเฉลี่ยที่จำเป็นต่อการโหลดหน้าเว็บ การใช้ AVIF จะช่วยให้รูปภาพมีขนาดเล็กลงและทำให้เว็บไซต์โหลดเร็วขึ้น AVIF คือรูปแบบรูปภาพที่มาจากบิตสตรีมวิดีโอ AV1 AVIF สร้างขึ้นเพื่อประสิทธิภาพการบีบอัด รูปภาพ AVIF
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ AlloyDB
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ AlloyDB
สร้างเครื่องมือสรุป YouTube ที่ทำงานด้วย Gemini
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเครื่องมือสรุปวิดีโอที่ทำงานด้วย Gemini ซึ่งสามารถสรุปวิดีโอ YouTube ได้
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ Cloud SQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ Cloud SQL
การติดตั้งและตั้งค่ากล่องเครื่องมือสําหรับ Gen AI และแอปพลิเคชัน Agentic ใน AlloyDB
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างและติดตั้งใช้งานกล่องเครื่องมือสําหรับแอปพลิเคชันการคาดการณ์ราคาที่ใช้ AlloyDB และฟีเจอร์ Generative AI โดยใช้บริการกล่องเครื่องมือ Gen AI สําหรับฐานข้อมูล
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Go
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
สร้างด้วย Firebase Data Connect
ดูวิธีสร้างเว็บแอปด้วย Firebase Data Connect และ GraphQL
Codelab - สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search, Langchain และ Gemini (เวอร์ชัน Python)
Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Flask
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน JavaScript
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Python
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Java
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
การสร้างแอปพลิเคชันในยุค AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist, ค้นหาข้อมูล BigQuery โดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติกับฟีเจอร์ SQL ของ Data Canvas, เขียนโค้ดใน Jupyter Notebook
สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search และ Gemini 2.0
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปการค้นหาท่าโยคะตามบริบทที่ขับเคลื่อนโดยความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคําถามของผู้ใช้เกี่ยวกับท่าโยคะให้ตรงกับคําถาม รวมถึงยังช่วยให้คุณทำงานด้านการดูแลระบบได้ เช่น การสร้างและแก้ไขท่าโยคะ
Codelab ของ Activity Recognition Transition API
ดูวิธีใช้ Activity Recognition Transition API เพื่อสร้างฟีเจอร์ตามบริบทที่มีประสิทธิภาพในแอป
จดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความด้วย ML Kit และ CameraX: Android
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ด้วย ML Kit ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา นอกจากนี้ คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์
(เลิกใช้งานแล้ว) การเปลี่ยนเป็น Kotlin
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงโค้ด Java เป็น Kotlin
Codelab - สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search, Langchain และ Gemini (เวอร์ชัน Node.js)
Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Node.js
เวิร์กช็อปการโมดิฟายแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะปรับแอปพลิเคชัน PHP เก่าให้เป็น Google Cloud ให้ทันสมัย, สร้างคอนเทนเนอร์, ทำให้ใช้งานได้กับ Cloud Run และเชื่อมต่อกับ Cloud SQL นอกจากนี้ คุณจะได้สํารวจ CI/CD ของแอปพลิเคชันด้วย Cloud Build และรักษาความปลอดภัยด้วยเครื่องมือจัดการข้อมูลลับ
Private Service Connect - การใช้แบ็กเอนด์ PSC เพื่อเข้าถึงบริการของผู้ผลิต
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แบ็กเอนด์ PSC กับตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลกเพื่อเข้าถึงบริการของผู้ผลิตในเครือข่ายอื่น
สร้างแอป Android ด้วย Firebase และ Jetpack Compose
สร้างฟีเจอร์ของแอป Android ในรายการสิ่งที่ต้องทำโดยการเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ การตรวจสอบประสิทธิภาพ UI แบบประกาศ และการแจ้งฟีเจอร์ ซึ่งทั้งหมดนี้ทำได้ใน Firebase และ Jetpack Compose
ทำงานกับ Aggregation Service บน AWS
ในการทํา Codelab นี้ คุณต้องมีข้อกําหนดเบื้องต้นบางอย่าง แต่ละข้อกำหนดจะมีเครื่องหมายกำกับไว้ว่าจำเป็นสำหรับ "การทดสอบในเครื่อง" หรือ "บริการรวบรวมข้อมูล" การทดสอบในเครื่องจะต้องดาวน์โหลดเครื่องมือทดสอบในเครื่อง
ทำงานร่วมกับบริการรวบรวมใน Google Cloud Platform (GCP)
เวลาที่ใช้โดยประมาณ: 1-2 ชั่วโมง โค้ดแล็บนี้ทําได้ 2 โหมด ได้แก่ การทดสอบในเครื่อง หรือ บริการรวบรวมข้อมูล โหมดการทดสอบในเครื่องต้องใช้เครื่องในเครื่องและเบราว์เซอร์ Chrome (ไม่มีการสร้าง/การใช้ทรัพยากร Google Cloud)
การควบคุมบริการ VPC - การป้องกันบริการโอนข้อมูล BigQuery
ในบทแนะนำนี้ เราจะดูวิธีปกป้อง บริการโอนข้อมูล BigQuery โดยใช้ การควบคุมบริการ VPC ขณะโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยังชุดข้อมูล BigQuery จากนั้นเราจะปกป้อง Cloud Storage และทําขั้นตอนดังกล่าวซ้ำเพื่อโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยัง BigQuery การปกป้อง
การเพิ่มการซื้อในแอปลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มการซื้อในแอปลงในแอป Flutter ที่ได้รับการยืนยันและจัดการโดยใช้บริการแบ็กเอนด์ของ Dart ได้
เพิ่มการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ด้วย Firebase Extensions
เรียนรู้วิธีใช้การค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore
Codelab ในเว็บ Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างเว็บแอปที่ใช้ Cloud Firestore
เพิ่มฟังก์ชันใหม่ลงในเว็บแอปได้อย่างรวดเร็วด้วย Firebase Extensions
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มฟังก์ชันให้กับเว็บแอปของมาร์เก็ตเพลสออนไลน์ได้โดยใช้ Firebase Extensions
Codelab สำหรับ iOS ใน Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป iOS ที่ใช้ Cloud Firestore
Codelab สำหรับ Android ใน Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ที่ใช้ Cloud Firestore
Codelab ของเว็บ AngularFire
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บนเว็บโดยการสร้างแอปแชท
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Java ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งาน Generative AI Go ด้วยเว็บแอปพลิเคชัน Genkit จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Generative AI Go จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ทำให้เว็บแอปพลิเคชัน Generative AI Angular ใช้งานได้โดยอัตโนมัติจากการควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ทำให้เว็บแอปพลิเคชัน Generative AI Node.js ใช้งานได้โดยอัตโนมัติจากการควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Python ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Next.js ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Svelte ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Genkit ของ Generative AI ใน Node.js จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
วิธีตั้งเวลางาน Cloud Run ภายในขอบเขตการควบคุมบริการ VPC
ดูวิธีเรียกใช้งาน Cloud Run ตามกำหนดการภายในขอบเขต VPC SC โดยใช้ Cloud Scheduler และบริการ Cloud Run
เปิดใช้ Private Service Connect ในอินสแตนซ์ Cloud SQL ที่มีอยู่ซึ่งใช้ PSA (Terraform)
เปิดใช้ไฟล์แนบ PSC ในอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีอยู่ซึ่งเปิดใช้เครือข่ายการเข้าถึงบริการส่วนตัว จากนั้นเชื่อมต่อกับปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น
ภาพเคลื่อนไหวใน Flutter
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ภาพเคลื่อนไหวใน Flutter คุณจะได้สร้างวิดเจ็ตที่มีทั้งขนาดและสีที่เคลื่อนไหว เพิ่มเอฟเฟกต์การพลิกการ์ด 3 มิติ ใช้เอฟเฟกต์จากแพ็กเกจภาพเคลื่อนไหว และเพิ่มการรองรับท่าทางสัมผัสเพื่อกลับไปยังหน้าก่อนหน้าแบบคาดการณ์ของ Android
รับเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้รับเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub ที่ใช้ ABAP SDK
อัปโหลดไฟล์ไปยัง Cloud Storage ด้วยการแบ่งออกเป็นส่วน
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Cloud Storage JSON API โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud และ "อัปโหลดไฟล์"
สร้างบัตรบน Android โดยใช้ Google Wallet API
Google Wallet API ช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ใช้ผ่านบัตรประเภทต่างๆ เช่น บัตรสะสมคะแนน ข้อเสนอ บัตรของขวัญ ตั๋วเข้างาน ตั๋วโดยสาร บอร์ดดิ้งพาส และอื่นๆ บัตรแต่ละประเภทหรือคลาสบัตรจะมีช่องและฟีเจอร์เฉพาะสำหรับ Use Case เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
การใช้ Translation API กับ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Translation API โดยใช้ ABAP SDK
การวิเคราะห์ความเห็นด้วย Gemini AI ที่มี ABAP SDK
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้โมเดล Gemini Pro เพื่อทำการวิเคราะห์ความเห็นเกี่ยวกับรีวิวผลิตภัณฑ์ด้วย ABAP SDK
เผยแพร่เหตุการณ์ไปยัง Cloud Pub/Sub โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเผยแพร่เหตุการณ์ไปยังบริการ Google Cloud Pub/Sub
แอป Flutter แอปแรกของคุณ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Flutter ที่จะสร้างชื่อแบบสุ่มที่ให้ฟังดูเก๋ไก๋
การเชื่อมต่อกับ CloudSQL ผ่าน Private Service Connect (Terraform)
สร้างอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีไฟล์แนบบริการ PSC และเชื่อมต่อผ่านปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น
การนำ Imagen ไปใช้งานใน Cloud Run
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้โมเดล Imagen เพื่อสร้างรูปภาพในหน้าเว็บโดยใช้ Cloud Run
เริ่มต้นใช้งาน Cloud Functions (รุ่นที่ 2)
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Functions (รุ่นที่ 2) กล่าวอย่างเจาะจงคือ คุณจะนำฟังก์ชันที่ตอบสนองต่อการเรียกใช้ HTTP, ข้อความ Pub/Sub, เหตุการณ์ Cloud Storage และบันทึกการตรวจสอบ Cloud ไปใช้งาน
เริ่มต้นใช้งาน Spanner Graph
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และเรียนรู้วิธีใช้ Spanner Graph
GitHub - การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
GitHub - การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติด้วย GenAI
Looker PSC Southbound HTTPS Internet NEG SMTP
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG อินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง SMTP ขาเข้าของ Looker
การเตรียมข้อมูล BigQuery ก่อนประมวลผลด้วย PySpark ใน Dataproc
ห้องทดลองนี้แสดงวิธีใช้ PySpark ใน Dataproc เพื่อโหลดข้อมูลจาก BigQuery และบันทึกลงใน Google Cloud Storage
เรียกใช้ Vertex AI LLM จากสภาพแวดล้อม ABAP ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียก LLM ข้อความ (text-bison) ของ Vertex AI PaLM 2 จากสภาพแวดล้อม ABAP ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
วิธีเรียกใช้ Transformers.js บน GPU ของ Cloud Run
ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run
เริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ทำงานตามเหตุการณ์
วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ทำงานตามเหตุการณ์
การทริกเกอร์การประมวลผลเหตุการณ์จาก Cloud Storage โดยใช้ฟังก์ชัน Eventarc และ Cloud Run
ดูวิธีใช้เหตุการณ์ที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เพื่อทริกเกอร์ฟังก์ชัน Cloud Run ด้วย Eventarc เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและประมวลผลรูปภาพโดยใช้ Vision API ของ Google และบันทึกข้อมูลรูปภาพที่ได้เป็นผลลัพธ์เป็นข้อมูลเมตาของออบเจ็กต์ใน Cloud Storage
ติดตั้งใช้งานเว็บไซต์ด้วย Cloud Run
ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ด้วย Cloud Run ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นแบบ Serverless ให้กับแอปที่สร้างโดยใช้คอนเทนเนอร์
ลงนามและยืนยันข้อมูลด้วย Cloud KMS (แบบไม่สมมาตร)
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลโดยใช้คีย์แบบไม่สมมาตรของ Cloud KMS
GenAI Agent สำหรับ QA เกี่ยวกับเอกสารและการเรียก API
GenAI Agent สำหรับ QA เกี่ยวกับเอกสารและการเรียก API
ไปป์ไลน์หลายสาขาของ Jenkins ใน GKE
โค้ดแล็บนี้จะแนะนำผู้ใช้ผ่านขั้นตอนต่างๆ ที่จะติดตั้งใช้งานอินสแตนซ์ของ Jenkins ใน GKE รวมถึงตัวแทนเครื่องมือสร้างที่ปรับขนาดอัตโนมัติ
การใช้อินสแตนซ์ฮอพถัดไป (ที่ไม่ได้ติดแท็กและติดแท็ก) ของเส้นทาง IPv6 แบบคงที่ ที่อยู่ฮอพถัดไป และเกตเวย์ฮอพถัดไป
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เส้นทางแบบคงที่ ipv6 กับแอตทริบิวต์ฮอพถัดไปใหม่ เช่น next-hop-instance, next-hop-gateway และ next-hop-address
Gemini ใน Java พร้อม Vertex AI และ LangChain4j
ใน Codelab นี้ คุณจะได้แชทกับผู้ใช้ ถามคำถามเกี่ยวกับเอกสาร หรือขยายโมเดลด้วยการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยใช้ Generative AI ใน Java, การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Gemini ใน Vertex AI และใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์ก LangChain4j
สร้างฟีเจอร์ Gen AI ที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลของคุณด้วย Firebase Genkit
ดูวิธีใช้ Firebase Genkit เพื่อสร้างฟีเจอร์ Generative AI ด้วยทักษะการพัฒนาแอปและเครื่องมือที่คุณรู้จักอยู่แล้ว
Dialogflow CX: สร้างตัวแทนเสมือนจริงสำหรับธุรกิจค้าปลีก
ดูวิธีสร้างแชทบอทค้าปลีกด้วย Dialogflow CX ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบสนทนา (CAIP) สำหรับการสร้างตัวแทนเสมือน
การพัฒนาในเครื่องด้วย Cloud Functions สำหรับ Node.js โดยใช้ Visual Studio Code
ดูวิธีเขียนโค้ด ติดตั้งใช้งาน และแก้ไขข้อบกพร่องของ Cloud Functions สำหรับ Node.js จากภายใน Visual Studio Code ในเครื่อง
Private Service Connect 66
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการนำ Private Service Connect 66 ไปใช้และการตรวจสอบผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต
การติดตั้งใช้งาน User Story ของ JIRA ด้วย GenAI
การใช้งาน User Story ของ JIRA ด้วย GenAI
การสร้างแอปพลิเคชันในยุค AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist
วิธีเรียกใช้ TorchServe และ Stable Diffusion ใน GPU ของ Cloud Run
ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run
เข้าถึง Anthropic Claude ใน Vertex AI ด้วย python sdk ผ่านปลายทาง Private Service Connect
เข้าถึง Anthropic ใน Vertex AI จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC
Wagtail ใน Cloud Run
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Wagtail ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบเซิร์ฟเวอร์เลส ได้แก่ Cloud Run สำหรับเว็บเอนจิน, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับชิ้นงานสื่อ
วิธีทำธุรกรรมเนื้อหาดิจิทัลด้วยการประมวลผลจากหลายฝ่ายและพื้นที่ลับ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Confidential Space เพื่อทำธุรกรรมสินทรัพย์ดิจิทัลด้วยการประมวลผลจากหลายฝ่าย
การเข้าถึงจาก PSC ของ Looker ไปยัง PSC ของ Cloud SQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม PSC ของ Cloud SQL กับ PSC ของ Looker เพื่อการเข้าถึงจากฝั่งใต้
การจัดหาซอฟต์แวร์อย่างปลอดภัย
อาร์ติแฟกต์รีจิสทรีช่วยให้คุณจัดเก็บอาร์ติแฟกต์ประเภทต่างๆ สร้างที่เก็บข้อมูลหลายแห่งในโปรเจ็กต์เดียว และเชื่อมโยงภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงหรือหลายภูมิภาคกับที่เก็บข้อมูลแต่ละแห่งได้ โหมดที่เก็บข้อมูลมีหลายโหมด โดยแต่ละโหมดมีจุดประสงค์การใช้งานแตกต่างกัน
Private Service Connect 64
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการติดตั้งใช้งานและการตรวจสอบ Private Service Connect 64 ผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต
การใช้ Translation API กับ Python
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Translation API กับ Python
สร้างแอปที่สมบูรณ์ด้วย Relay และ Jetpack Compose
ดูวิธีผสานรวม Relay เข้ากับแอป Compose และเร่งเวิร์กโฟลว์จากการออกแบบไปยังโค้ด
เรียกข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Google Cloud Secret Manager ด้วย ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Secret Manager ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
การเผยแพร่ด้วย Cloud Deploy
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้สร้างคลัสเตอร์ GKE 3 คลัสเตอร์ชื่อ "เวอร์ชันตัวอย่าง" "แคนนารี" และ "เวอร์ชันที่ใช้งานจริง" จากนั้นสร้างเป้าหมาย Cloud Deploy ที่สอดคล้องกับแต่ละคลัสเตอร์และไปป์ไลน์ Cloud Deploy
ติดตั้งใช้งานระบบไฟล์แบบขนาน Lustre ใน GCP
ดูวิธีทำให้ระบบไฟล์แบบขนานของ Lustre ใช้งานได้ใน Google Cloud Platform โดยใช้สคริปต์เครื่องมือจัดการการติดตั้งใช้งาน Lustre แบบโอเพนซอร์ส
อ่านการคาดการณ์ของ BigQuery ML ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ใน BigQuery และรับการคาดการณ์จากโมเดลนี้ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
เพิ่มขั้นตอนการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ลงในแอป Flutter โดยใช้ FirebaseUI
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ Firebase ลงในแอป Flutter ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด
Cloud NGFW Enterprise Codelab [w/ TLS Inspection]
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud NGFW Enterprise เพื่อป้องกันภัยคุกคามด้วยการตรวจสอบ TLS
การรักษาความปลอดภัยของโมเดล ML และทรัพย์สินทางปัญญาโดยใช้ Confidential Space
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและทรัพย์สินทางปัญญาปลอดภัยโดยใช้ Confidential Space
ทดสอบแบบถามและตอบสําหรับเว็บจากต้นทางถึงปลายทางในเครื่อง
บริการเสนอราคาและประมูล (B&A) ประกอบด้วยบริการ 4 รายการสำหรับผู้ซื้อและผู้ขายเพื่ออำนวยความสะดวกในการประมูล Protected Audience ดังนี้ สแต็กผู้ซื้อ กองของผู้ขาย โค้ดแล็บนี้จะแนะนำการตั้งค่าและการทดสอบการตั้งค่าจากต้นทางถึงปลายทางในสภาพแวดล้อมภายใน
รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่จัดโครงสร้างและไม่จัดโครงสร้างโดยใช้แพ็กเกจ DataFrame ของ BigQuery ที่ทำงานร่วมกับ AI ได้
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้างโดยใช้ Python
เจาะลึก Artifact Registry
Artifact Registry เป็นเครื่องมือจัดการแพ็กเกจที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ และมีเครื่องมือแบบรวมเพื่อจัดการอิมเมจคอนเทนเนอร์ OCI และแพ็กเกจภาษา (เช่น Maven และ npm) รีจิสทรีอาร์ติแฟกต์ผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud อย่างเต็มรูปแบบ เช่น
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเกี่ยวกับยอดขายสุราในไอโอวาโดยใช้แพ็กเกจ DataFrames ของ BigQuery
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อล้างและวิเคราะห์ชุดข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับยอดขายเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ในไอโอวา
การโอนตัวแทนแบบเรียลไทม์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีจัดการการโอนการสนทนาระหว่างตัวแทนแบบเรียลไทม์และตัวแทนบ็อต ในตอนท้าย คุณจะมีอินเทอร์เฟซเว็บพื้นฐานซึ่งคุณจะเห็นการสนทนาทั้งหมดที่สนทนากับตัวแทน และเข้าร่วมหรือออกจากการสนทนาในฐานะตัวแทนแบบเรียลไทม์
บันทึกและประมวลผลข้อมูลสุขภาพด้วยไลบรารีการบันทึกข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอป Android ด้วย Structured Data Capture Library แอปของคุณจะใช้ Structured Data Capture Library เพื่อแสดงผลและประมวลผลแบบสอบถามและการตอบกลับ FHIR Codelab นี้มุ่งเน้นที่ Structured Data Capture Library
ทำให้แอปพลิเคชัน JavaScript ใช้งานได้กับ Cloud Run ด้วย AlloyDB
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับ AlloyDB
ติดตั้งใช้งานแอปพลิเคชัน JavaScript แบบ Full Stack ไปยัง Cloud Run ด้วย Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณเรียกใช้โค้ดบนโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ของ Google ได้โดยตรง Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Next.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL ในบทแนะนำนี้
เปิดใช้การดำเนินการตามคำสั่งซื้อในร้านสำหรับการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์
ดูวิธีเปิดใช้การตอบสนองในเครื่องด้วย SDK ของบ้านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมบ้านอัจฉริยะกับ Assistant
ติดตั้งใช้งานแอปพลิเคชัน JavaScript ใน Cloud Run ด้วย Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
จัดการทรัพยากร FHIR โดยใช้ไลบรารี FHIR Engine
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android โดยใช้ไลบรารี FHIR Engine แอปของคุณจะใช้ FHIR Engine Library เพื่อดาวน์โหลดทรัพยากร FHIR จากเซิร์ฟเวอร์ FHIR และอัปโหลดการเปลี่ยนแปลงในเครื่องไปยังเซิร์ฟเวอร์ หากไม่เคยสร้างแอป Android มาก่อน ให้เริ่มต้นด้วย
ตรวจสอบคำขอ Places API ด้วย Firebase AppCheck และ reCAPTCHA
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบเว็บแอปพลิเคชันด้วย Firebase AppCheck และ reCAPTCHA ก่อนส่งคำขอไปยัง Places API
สร้างผู้ช่วย Smart Shopping ด้วย AlloyDB และ Vertex AI Agent Builder - ส่วนที่ 1
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันแชทที่ให้ความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคำถามของลูกค้า แนะนำการค้นพบผลิตภัณฑ์ และปรับแต่งผลการค้นหาสำหรับชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซ
การสร้างเวิร์กโฟลว์ MLOps ด้วย Airflow 2 ใน GKE
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกและเรียกใช้โมเดลด้วย vLLM ใน GKE ผ่าน DAG ของ Airflow
Private Service Connect - การใช้แบ็กเอนด์ PSC เพื่อเข้าถึง Google API ระดับภูมิภาค
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect เพื่อเข้าถึง Google API ระดับภูมิภาค โค้ดแล็บนี้จะอธิบายการตั้งค่ากลุ่มปลายทางของเครือข่าย PSC เป็นแบ็กเอนด์ที่มีตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายใน
ผสานรวม Firebase กับแอป Next.js
ดูวิธีผสานรวม Firebase กับแอป Next.js
Codelab ของอิมเมจคอนเทนเนอร์ที่ลงนามแล้ว
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์อิมเมจคอนเทนเนอร์ที่รับรองเพื่อปรับปรุงความสามารถในการใช้งาน Confidential Space
การแมปพอร์ต Private Service Connect สำหรับผู้ผลิตบริการ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์การแมปพอร์ตสำหรับ Private Service Connect คุณจะได้รู้ถึงประโยชน์ เวลาที่ควรใช้ และวิธีกำหนดค่าในสภาพแวดล้อมของคุณในฐานะผู้ผลิตบริการ
ซื้อของออนไลน์แบบรับสินค้าที่ร้าน: อาหารบงชูร์ - ตอนที่ 2 - การสร้างรถเข็นช็อปปิ้ง
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวแทนดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages และขยายไปยังตัวแทนจากส่วนที่ 1 ของชุดนี้ ใน Codelab นี้ เราจะเพิ่มเงื่อนไขเริ่มต้นการสนทนาที่มีความหมายและแนะนําประสบการณ์การค้นหาพื้นที่โฆษณา
ซื้อของออนไลน์แบบรับสินค้าที่ร้าน: อาหารบงชูร์ - ตอนที่ 1 - เริ่มต้นใช้งาน
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Agent ดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages ได้ ซึ่งจะแนะนําคุณโดยใช้ API และคอนโซลการสื่อสารทางธุรกิจ เพื่อสร้างตัวแทนดิจิทัลที่ตอบคําถามที่เจาะจง
ไฟล์ Manifest ของเว็บแอป
ไฟล์ Manifest ของเว็บแอปคือไฟล์ JSON ที่กำหนดวิธีจัดการ PWA เป็นแอปพลิเคชันที่ติดตั้ง ซึ่งรวมถึงรูปลักษณ์และลักษณะการทำงานพื้นฐานภายในระบบปฏิบัติการ
Google Pay API สำหรับเว็บ 201: ขั้นสูง
โค้ดแล็บนี้ต่อยอดมาจาก Google Pay API สําหรับเว็บ 101: พื้นฐาน และใช้โค้ดที่เขียนในโค้ดแล็บนั้น โปรดทำ Codelab นั้นให้เสร็จก่อนเพื่อที่จะทำ Codelab นี้ให้เสร็จ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆ ของ ButtonOptions ดูคำอธิบายโดยละเอียดได้ในเอกสารประกอบ ตัวเลือก
การแก้ไข 2024 ไตรมาสที่ 4: ดูวิธีลดความซับซ้อนของเส้นทางการตรวจสอบสิทธิ์โดยใช้ Credential Manager API ในแอป Android
เรียนรู้วิธีใช้ API ตัวจัดการข้อมูลรับรองเพื่อให้ใช้งานได้อย่างราบรื่น การตรวจสอบสิทธิ์ที่มีความปลอดภัย ในแอปของคุณโดยใช้พาสคีย์หรือรหัสผ่าน
สร้างแอป Generative Chat ด้วย Vertex AI Conversation
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ Vertex AI Conversation เพื่อสร้าง กำหนดค่า และทำให้ Agent ของ Data Store และแอปแชทใช้งานได้ เพื่อตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน Google Store
เข้าถึง Gemini Chat ด้วย Python SDK ผ่านปลายทาง Private Service Connect
เข้าถึง Gemini จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC
การควบคุมสื่อผ่าน MediaSession
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ขยายตัวอย่างวิดีโอเพื่อเพิ่มการรองรับ MediaSession วิธีนี้ช่วยให้ Android ควบคุมการเล่นจากภายนอกแอปได้ เช่น ผ่าน Google Assistant, รีโมตคอนโทรลในทีวี หรือการควบคุมบนหน้าจอในหน้าจอล็อกและ Wear OS
TensorFlow.js: ใช้โฮสติ้งของ Firebase เพื่อทำให้ใช้งานได้และโฮสต์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมาก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Firebase ในการทำให้โมเดล ML ใช้งานได้ เพื่อให้ใช้งานและนำไปใช้ในเว็บไซต์ด้วย TensorFlow.js
เปลี่ยนสไตล์ด้วย Gemini Code Assist
โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini เพื่อติดตั้งใช้งาน Material Design ในเว็บไซต์ เมื่อใช้ Material Design แล้ว คุณจะต้องทําซ้ำการออกแบบ เปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ และเพิ่มฟังก์ชันการทำงาน เมื่อจบเวิร์กช็อปนี้
การใช้ textembedding-gecko@003 สำหรับการฝังเวกเตอร์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบว่าโมเดล gecko@003 คืออะไร และกรณีการใช้งานจริงสําหรับการประยุกต์ใช้
การวัดการโต้ตอบกับ Next Paint (INP)
นี่คือ Codelab แบบอินเทอร์แอกทีฟสําหรับการเรียนรู้วิธีวัด Interaction to Next Paint (INP) โดยใช้ไลบรารี web-vitals โค้ดจะอยู่ใน ที่เก็บ web-vitals-codelabs โค้ดแล็บนี้ใช้ Gastropodicon (เว็บไซต์อ้างอิงกายวิภาคหอยทากที่ได้รับความนิยม)
สตรีมมิงแบบสดบน Google Cloud ด้วย Media CDN และ API สตรีมมิงแบบสด
ห้องทดลองนี้จะแนะนำขั้นตอนการทำให้การสาธิตเวิร์กโฟลว์สตรีมมิงแบบสดใช้งานได้ด้วย Media CDN (CDN) + API สตรีมแบบสด + Cloud Storage (+) มีเดียเพลเยอร์
ห้องทดลอง: เว็บไซต์ NCC ไปยังระบบคลาวด์พร้อม SD-WAN Appliance
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้อุปกรณ์ WAN ที่กำหนดไว้โดยซอฟต์แวร์ซึ่งเชื่อมต่อกับ NCC Hub
Cloud Function สำหรับการสรุปเนื้อหาโดยใช้ PaLM Vertex AI API และ Google Cloud Storage
Cloud Function ที่สาธิตวิธีประมวลผลไฟล์ที่อัปโหลดใน Google Cloud Storage และดำเนินการสรุปเนื้อหาโดยใช้ Vertex AI PaLM API
ห้องทดลอง: การนำไปใช้งาน PSC ของ NCC
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสํารวจ NCC ด้วยการนำไปใช้กับ PSC
NEG อินเทอร์เน็ตแบบ HTTPS ที่เชื่อมทางใต้ของ Looker PSC
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย HTTPS ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง GitHub.com
การคาดการณ์การจัดประเภทภาพยนตร์ด้วย BQML โดยใช้ SQL
เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์คะแนนภาพยนตร์โดยใช้ SQL ที่มี BigQuery ML เท่านั้น
การคาดการณ์การจัดประเภทภาพยนตร์ด้วย Vertex AI AutoML
เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์ Movie Score โดยใช้ Vertex AI AutoML และทำให้ใช้งานได้กับปลายทาง API และทริกเกอร์ API การคาดการณ์จาก Java Cloud Functions
NEG ไฮบริดแบบไฮบริดของ Looker PSC ไปยังภายในองค์กร
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG แบบผสมเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker Southbound ไปยังฐานข้อมูล Postgres ในองค์กร
การจัดการข้อมูลหลักอย่างง่าย: จับคู่และ ผสานการทำงานกับ Generative AI
Codelab นี้จะแสดงให้เห็นว่า Gemini 1.0 Pro ทำให้แอปพลิเคชันการจัดการข้อมูลหลักง่ายขึ้นได้อย่างไร เช่น การปรับปรุงและการกรองข้อมูลที่ซ้ำกันออก สำหรับข้อมูล citibike_stations ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลสาธารณะของ BigQuery
ALB ภายนอกระดับภูมิภาคของ Looker PSC ในระดับเหนือ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกระดับภูมิภาค L7 สำหรับการเข้าถึง Looker ในระดับทิศเหนือ
การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
สร้างแอปถามและตอบด้วย RAG แบบหลายโมดัลโดยใช้ Gemini Pro
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างระบบตอบคำถามแบบหลายโมดัลด้วย Gemini Pro
การสร้างรูปภาพในอุปกรณ์บน Android ด้วย MediaPipe
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเพิ่มการสร้างข้อความเป็นรูปภาพในอุปกรณ์ลงในแอป Android ด้วยโซลูชัน MediaPipe
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 3 Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
เปลี่ยนรูปแบบและโหลดคำตอบจากแบบสำรวจ Google ฟอร์มไปยัง BigQuery
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงข้อมูลแบบสำรวจใน Google ฟอร์มโดยใช้ Dataprep และพุชไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์ที่ละเอียดยิ่งขึ้น
Django บน Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Django ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบ Serverless ซึ่งได้แก่ Cloud Run สำหรับเครื่องมือเว็บ, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับเนื้อหาสื่อ
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 2 Cloud Run (Docker)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 3 Cloud Run (Docker)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
สร้างแอปค้นหาสิทธิบัตรด้วย AlloyDB, การค้นหาแบบเวกเตอร์ และ Vertex AI
ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.5 Pro ร่วมกับ AlloyDB และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร
การย้ายไปใช้แบบอักษรตัวแปร
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแบบอักษรที่เปลี่ยนแปลงได้ ประโยชน์ของแบบอักษร วิธีออกแบบโดยใช้แบบอักษรดังกล่าว และวิธีปรับใช้แบบอักษรดังกล่าวโดยใช้ Google Fonts API และใน CSS
สร้างเว็บแอปตรวจจับออบเจ็กต์ที่กำหนดเองด้วย MediaPipe
ดูวิธีสร้างเว็บแอปตรวจจับออบเจ็กต์ที่กำหนดเองด้วย MediaPipe
สร้างแอปตัวแยกประเภทตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือสำหรับ Android ด้วย MediaPipe Tasks
ดูวิธีใช้การจัดประเภทรูปภาพเพื่อตรวจหาตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือใน Android ด้วย MediaPipe
สร้างแอป Patent Search ด้วย Spanner, Vector Search และ Gemini 1.0 Pro
ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.0 Pro ร่วมกับ Spanner และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร
เหตุการณ์สำหรับ Cloud Run สำหรับ Anthos Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์สำหรับ Cloud Run กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะได้ฟังเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub, บันทึกการตรวจสอบ, Cloud Storage, Cloud Scheduler และวิธีสร้าง/ใช้เหตุการณ์ที่กำหนดเอง
ตรวจจับวัตถุในรูปภาพด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้
ห้องทดลอง: NCC VPC แบบ Spoke
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้ VPC ตามเสียงพูด
นโยบายไฟร์วอลล์เครือข่ายทั่วโลกที่มีแท็ก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้นโยบายไฟร์วอลล์ของเครือข่ายทั่วโลกกับแท็กเพื่อควบคุมการรับส่งข้อมูล
การปรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่: วิธีที่ Vertex AI ยกระดับ LLM ขึ้นไปอีกขั้น
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีการปรับแต่ง LLM ภายใต้การควบคุมดูแลโดยใช้ Vertex AI
Looker PSC Southbound SSH Internet NEG
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย SSH ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง github.com
เรียนรู้วิธีสร้างต้นแบบ AI ที่มีความรับผิดชอบด้วย PAIR Guidebook และ MakerSuite
เรียนรู้วิธีสร้างต้นแบบของโซลูชัน AI อย่างมีความรับผิดชอบด้วยเครื่องมือของ Google สำหรับ AI ที่มีความรับผิดชอบ, MakerSuite และ PAIR Guidebook
เนทีฟในช่วงฤดูใบไม้ผลิบน Google Cloud
Spring Native เป็นโปรเจ็กต์ที่กำลังจะเปิดตัวและเพิ่งเปิดตัวใน Spring 6.x และ Spring Boot 3.x ซึ่งหมายความว่านี่เป็นช่วงเวลาที่เหมาะแก่การทำความคุ้นเคยกับโปรเจ็กต์ไม่กี่เดือนก่อนเปิดตัว
ซอร์สโค้ดที่ปลอดภัย
เทคนิคการใช้ซอร์สโค้ดที่ปลอดภัยคือชุดแนวปฏิบัติที่นำไปใช้ปรับปรุงความปลอดภัยของซอร์สโค้ดได้ เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยระบุและแก้ไขช่องโหว่ในซอร์สโค้ด ป้องกันการเข้าถึงซอร์สโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต และช่วยป้องกันไม่ให้มีการแก้ไขซอร์สโค้ด
เริ่มต้นใช้งานภาพเคลื่อนไหวแบบเลื่อนใน CSS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างภาพเคลื่อนไหวที่ขับเคลื่อนด้วยการเลื่อนโดยใช้ CSS คุณสร้างเอฟเฟ็กต์ที่น่าสนใจบางอย่าง เช่น ภาพพื้นหลังพารัลแลกซ์ และรูปภาพที่เผยให้เห็นตัวเองเมื่อเข้ามาดู
ตรวจจับวัตถุในรูปภาพเพื่อสร้างการค้นหาผลิตภัณฑ์แบบภาพด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อตรวจจับวัตถุในรูปภาพ จากนั้นจึงให้ผู้ใช้ค้นหาภาพผลิตภัณฑ์
การสร้างที่ปลอดภัย ทำให้ใช้งานได้ด้วย Cloud Build, Artifact Registry และ GKE
Container Analysis ให้บริการสแกนหาช่องโหว่และพื้นที่เก็บข้อมูลเมตาสำหรับคอนเทนเนอร์ บริการสแกนจะทำการสแกนหาช่องโหว่ในรูปภาพใน Artifact Registry และ Container Registry จากนั้นจัดเก็บข้อมูลเมตาที่ได้และทำให้พร้อมใช้งานผ่าน API
Codelab ของพร็อกซี TCP - การจำกัดอัตราและรายการการปฏิเสธ IP ที่มีตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงาน TCP/SSL พร้อมบริการแบ็กเอนด์และจำกัดการเข้าถึงตัวจัดสรรภาระงานไปยังชุดไคลเอ็นต์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น
แอปพลิเคชัน Serverless ที่ปลอดภัยด้วย Identity Aware Proxy (IAP)
การเข้าถึงที่ปลอดภัยและกำหนดให้ผู้ใช้ต้องเข้าสู่ระบบสำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานบน CloudRun โดยใช้ Identity Aware Proxy
ทำให้ใช้งานได้อย่างปลอดภัยกับ Cloud Run
แนวทางปฏิบัติพื้นฐานสำหรับการติดตั้งใช้งานกับ Cloud Run อย่างปลอดภัย
Private Service Connect ที่มีการกำหนดค่า DNS อัตโนมัติ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบ DNS อัตโนมัติของ Private Service Connect
ใช้การไปยังส่วนต่างๆ ได้ทันทีด้วย Speculation Rules API
การแสดงตัวอย่างแบบอินเทอร์แอกทีฟและ Codelab สำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีไปยังส่วนต่างๆ ของหน้าเว็บได้ทันทีผ่าน การแสดงผลก่อนผ่าน Speculation Rules API โค้ดแล็บจะใช้เวลาประมาณ 30 นาทีจึงจะเสร็จสมบูรณ์
การรักษาความปลอดภัยให้บิลด์คอนเทนเนอร์
ช่องโหว่ของซอฟต์แวร์คือจุดอ่อนที่อาจทำให้ระบบทำงานล้มเหลวโดยไม่ตั้งใจ หรือทำให้ซอฟต์แวร์ของคุณถูกบุกรุก Container Analysis มีการสแกนระบบปฏิบัติการ 2 ประเภทเพื่อค้นหาช่องโหว่ในคอนเทนเนอร์ ได้แก่ On-Demand Scanning API
การแสดงตัวแยกประเภทด้านความปลอดภัยแบบคล่องตัวด้วย Gemma
โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีสร้างตัวจัดประเภทข้อความที่กําหนดเองโดยใช้การปรับแต่งพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ (PET) วิธีการ PET จะอัปเดตพารามิเตอร์เพียงไม่กี่รายการแทนการปรับแต่งโมเดลทั้งหมด ซึ่งทําให้การฝึกโมเดลค่อนข้างง่ายและรวดเร็ว นอกจากนี้
การใช้ LIT เพื่อวิเคราะห์โมเดล Gemma ใน Keras
ผลิตภัณฑ์ Generative AI เป็นผลิตภัณฑ์ที่ค่อนข้างใหม่และลักษณะการทํางานของแอปพลิเคชันอาจแตกต่างกันไปมากกว่าซอฟต์แวร์รูปแบบก่อนหน้า ด้วยเหตุนี้ คุณจึงต้องตรวจสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานอยู่ ตรวจสอบตัวอย่างลักษณะการทํางานของโมเดล
เชื่อมต่ออุปกรณ์ในบ้านอัจฉริยะกับ Google Assistant
สร้างและติดตั้งใช้งานการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์เพื่อผสานรวมเครื่องซักผ้าอัจฉริยะเสมือนเข้ากับ Assistant
การแก้ไขข้อบกพร่องของสมาร์ทโฮม
ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API
เมตริกตามบันทึกสำหรับสมาร์ทโฮม
ดูวิธีใช้เมตริกที่อิงตามบันทึกใน Google Cloud เพื่อติดตามรูปแบบและวิเคราะห์บันทึกข้อผิดพลาดในการผสานรวมสมาร์ทโฮม
การแก้ไขข้อบกพร่องของหน้าแรก
ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API ดูวิธีใช้เครื่องมือสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Chrome ขณะพัฒนาแอป Home Home
ใช้งาน CameraStream กับ WebRTC
ดูวิธีสตรีมจากเว็บแคมไปยังอุปกรณ์แสดงผลของ Google Nest ด้วยลักษณะเฉพาะของ CameraStream และ WebRTC
เพิ่มประสิทธิภาพและรักษาความปลอดภัยในการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์
ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและรักษาความปลอดภัยในการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์ผ่านลักษณะของอุปกรณ์ที่ปรับแต่งได้ และรักษาความปลอดภัยด้วยการตรวจสอบสิทธิ์แบบ 2 ปัจจัย
การทริกเกอร์งาน Cloud Run ด้วย Cloud Scheduler
ดูวิธีสร้าง Cloud Run Jobs และกำหนดค่าการดำเนินการของงานด้วย Cloud Scheduler
การทำให้แอปพลิเคชัน Cloud Run ใช้งานได้ด้วย Cloud Deployment
ดูวิธีทำให้แอปพลิเคชัน Cloud Run ใช้งานได้ด้วย Cloud Deployment
การรักษาความปลอดภัยการรับส่งข้อมูลขาเข้าของ Cloud Run
การตั้งค่าข้อมูลขาเข้าใน Cloud Run
ตัวแทน GenAI สำหรับการทำงานอัตโนมัติของคำสั่งซื้อ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปตัวแทน AI แบบสนทนาสำหรับการทำให้กระบวนการสั่งซื้อเป็นแบบอัตโนมัติ
ใช้ข้อมูลที่แชร์อย่างปลอดภัยอยู่ใน Confidential Space
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยให้กับการแชร์ข้อมูลจากหลายฝ่ายโดยยังคงรักษาข้อมูลที่เป็นความลับโดยใช้ Confidential Space
การตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase สำหรับเว็บ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase ในเว็บแอปและเรียนรู้วิธีใช้การตรวจสอบดังกล่าวเพื่อให้แน่ใจว่าแอปทำงานได้ดีสำหรับผู้ใช้ปลายทาง
ทำความรู้จัก Firebase สำหรับ Flutter
ดูวิธีสร้างแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ Flutter ด้วย Firebase
ทำความรู้จัก Firebase สำหรับเว็บ
สร้างเว็บแอปใหม่ตั้งแต่ต้นด้วย Firebase และเครื่องมือแก้ไขออนไลน์ StackBlitz คุณจะต้องใช้ HTML และ JavaScript พื้นฐานในการสื่อสารกับ Firebase นี่ถือเป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมในการใช้คอนโซล Firebase และการผสานรวม Firebase เข้ากับแอป ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ขั้นสูงหรือการติดตั้งซอฟต์แวร์
การทดสอบการรับส่งข้อความในแอปครั้งแรก
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้างการทดสอบการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase ครั้งแรกโดยใช้ FirebaseA/B Testing
ส่งการแจ้งเตือนสำหรับเว็บแอปโดยใช้ Cloud Messaging และ Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud Functions สำหรับ Firebase เพื่อส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ใช้แอปแชท
เครื่องมือสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพของแอปใน Go (ตอนที่ 1: การติดตาม)
OpenTelemetry คือมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับความสามารถในการสังเกตระบบในการติดตามและเมตริก นอกจากนี้ การทำโปรไฟล์อย่างต่อเนื่องยังเป็นเครื่องมือในการระบุข้อมูลช่วง 1 ไมล์สุดท้ายของการปรับแต่งประสิทธิภาพ ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ OpenTelemetry สำหรับการติดตามและใช้ Agent เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ รวมถึงวิธีระบุจุดคอขวดจากแผนภูมิแบบภาพใน Cloud Trace และ Cloud Profiler
สร้างงานนำเสนอ Google สไลด์จาก Big Data ใน Node.js
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างงานนำเสนอโดยใช้ Google สไลด์ API และ BigQuery เพื่อรายงานการวิเคราะห์ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ที่พบบ่อยที่สุด
การสร้างและลิงก์บัญชีย่อย AdWords กับ Merchant Center
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างโซลูชันที่ใช้ AdWords API และ Content API For Shopping เพื่อสร้างบัญชีใหม่ที่จัดการโดยบัญชีดูแลจัดการ AdWords และบัญชีหลายลูกค้าของ Merchant Center จากนั้นคุณจะต้องลิงก์บัญชีย่อยใหม่เข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้ผลิตภัณฑ์ที่จัดการโดยบัญชีย่อย Merchant Center ใหม่ในแคมเปญ Shopping ที่สร้างโดยบัญชีย่อย AdWords ใหม่ได้
การเข้าถึง MongoDB Atlas แบบหลายภูมิภาคด้วย Private Service Connect
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึง Private Service Connect ของ MongoDB ด้วยการเข้าถึงส่วนกลาง
Codelab ของการตรวจสอบแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้เว็บแอปปลอดภัยจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
Firebase Android Codelab - สร้างแชทที่เป็นกันเอง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ด้วยแพลตฟอร์ม Firebase
ใช้ AI เอกสารการจัดซื้อเพื่อแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้โดยใช้สมุดบันทึก AI Platform
คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เอกสารการจัดซื้อเพื่อแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้อย่างชาญฉลาด
นำโค้ด Cloud Functions มาใช้เป็นส่วนขยาย Firebase
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างส่วนขยาย Firebase สำหรับการแฮชพิกัดทางภูมิศาสตร์ Codelab เบื้องต้นนี้จะสอนวิธีแปลง Cloud Function ที่มีอยู่ให้เป็นส่วนขยายของ Firebase ซึ่งจะเผยแพร่ให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์นับล้านคนได้อย่างง่ายดายและช่วยขยายโปรเจ็กต์ Firebase ของตน
เผยแพร่บิลด์ของ iOS รุ่นทดลองได้เร็วขึ้นด้วย App Distribution และ Fastlane
ใน Codelab นี้ ผู้ใช้จะใช้ App Distribution และปลั๊กอิน Fastlane ร่วมกันเพื่อแจกจ่ายบิลด์ iOS และลงทะเบียนอุปกรณ์ทดสอบ จากนั้นผู้ใช้จะส่งออกไฟล์ .txt ของอุปกรณ์และ UDID จากคอนโซล App Distribution และลงทะเบียนอุปกรณ์เหล่านี้โดยอัตโนมัติ (ข้อกำหนดสำหรับการเผยแพร่บิลด์ iOS เฉพาะกิจ)
โมเดลการสร้างต้นแบบในสมุดบันทึก AI Platform
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI Platform Notebooks เพื่อสร้างต้นแบบของเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง เราจะพูดถึงการสร้างอินสแตนซ์สมุดบันทึกที่กำหนดเอง การติดตามโค้ดสมุดบันทึกของคุณใน git และโมเดลการแก้ไขข้อบกพร่องด้วยเครื่องมือ What-If
อินเทอร์เฟซ Private Service Connect
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect
PySpark สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติบน Dataproc
ห้องทดลองนี้จะแสดงวิธีใช้ Spark MLlib และ spark-nlp สำหรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ NLP กับข้อมูลปริมาณมาก
การแก้ไขข้อบกพร่องของข้อความแจ้งของ LLM ด้วยเครื่องมือ Learning Interpretability Tool (LIT) ใน GCP
ห้องทดลองนี้จะอธิบายขั้นตอนการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน LIT ใน Google Cloud Platform (GCP) อย่างละเอียดเพื่อโต้ตอบกับโมเดลพื้นฐาน Gemini ของ Vertex AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของบุคคลที่สามที่โฮสต์เอง รวมถึงคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีใช้ UI ของ LIT
จุกสีรุ้งแบบ Microservice
ทำความรู้จักกับ Google Cloud โดยทำให้ Microservice ใช้งานได้บน Cloud Run และเข้าร่วมการเล่นรุมพัสเสมือนจริงที่ Microservice ของคุณจะใส่ "สายรุ้ง" ไปยัง Microservice อื่นๆ เพื่อร่วมแข่งขันเพื่อชัยชนะ คุณจะได้สัมผัสกับ Microservice ของ Kotlin, Java, Go, Python หรือ Node.js ตลอดจนเรียนรู้เกี่ยวกับคอนเทนเนอร์และ Cloud Run ไปพร้อมๆ กัน ดูว่าคุณได้คะแนนมากกว่านักผจญภัยคนอื่นๆ หรือไม่โดยการปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง
ฟังก์ชัน Google Cloud ใน C#
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชัน Google Cloud Run ใน C# กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะทำให้ฟังก์ชัน C# ที่ตอบสนองต่อ HTTP และ CloudEvents จากแหล่งที่มาต่างๆ ของ Google Cloud ใช้งานได้
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 2 App Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
เหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Ads ที่มี Google Analytics สำหรับ Firebase - Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ด้วย GA4F และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
Codelab เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กเว็บของ Firebase Angular
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างบล็อกท่องเที่ยวพร้อมแผนที่การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ โดยมี AngularFire เป็นเวอร์ชันล่าสุดจากไลบรารี Angular ของเรา เว็บแอปสุดท้ายจะประกอบด้วยบล็อกท่องเที่ยวซึ่งคุณสามารถอัปโหลดรูปภาพไปยังสถานที่แต่ละแห่งที่คุณเดินทางไปได้
ฟีเจอร์การตรวจสอบสิทธิ์ขั้นสูง
ดูวิธีใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัยและสร้างข้อกำหนดการตรวจสอบสิทธิ์ที่กำหนดเองด้วยฟังก์ชันการบล็อก
ส่งและรับการแจ้งเตือนสำหรับแอป Flutter โดยใช้ Firebase Cloud Messaging
ใน Codelab นี้ คุณใช้ FCM HTTP v1 API เพื่อส่งข้อความ Push ไปยังแอปที่ทำงานในหลายแพลตฟอร์ม คุณสร้างแอปโดยใช้ Flutter ซึ่งทำงานได้อย่างราบรื่นใน Android/iOS/เว็บ
บริการที่มีการจัดการของอินเทอร์เฟซ Private Service Connect
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect เพื่อเข้าถึงบริการผ่านการเพียร์ VPC
CodeLab: การแลกเปลี่ยนเส้นทางแบบไดนามิกกับ NCC
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือสํารวจ NCC ด้วยการแลกเปลี่ยนเส้นทางแบบไดนามิกกับ Spoke ของ VPC
การใช้การแก้ไขในฟังก์ชัน Cloud Run สำหรับการแยกการรับส่งข้อมูล การทยอยเปิดตัว และการย้อนกลับ
ดูวิธีใช้การแก้ไขในฟังก์ชัน Cloud Run เพื่อแยกการรับส่งข้อมูล การทยอยเปิดตัว และการย้อนกลับ
ติดตั้งใช้งาน ปรับขนาด และอัปเดตเว็บไซต์ด้วย Google Kubernetes Engine (GKE)
ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ ปรับขนาด และอัปเดตเว็บไซต์ด้วย GKE
การใช้ Natural Language API กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Natural Language API กับ Python
สร้างกลุ่มที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ด้วย Eventarc และ Workflows
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างกลุ่ม Microservice ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์เพื่อประมวลผลรูปภาพด้วย Eventarc และ Workflows
สร้างเว็บแอปที่ทำงานด้วยระบบ AI ด้วย Firebase Extensions สำหรับ Gemini API
ดูวิธีใช้ Firebase Extensions กับ Gemini API เพื่อสร้างเว็บแอปที่มีฟีเจอร์ที่ทำงานด้วยระบบ AI เช่น คำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
เพิ่มพลังให้เว็บแอปของคุณโดยเปลี่ยนไปใช้ Firebase JS SDK แบบโมดูล
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ย้ายข้อมูลเว็บแอป Firebase ที่มีอยู่ไปยัง Firebase JS SDK แบบโมดูลใหม่ไปยังโค้ดเชคต้นไม้ที่ไม่ได้ใช้และทำให้แอปโหลดได้อย่างรวดเร็ว
เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และ NEG แบบผสมที่มีตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายใน
เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และ NEG แบบผสมที่มีตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายใน
Codelab ของ Firebase iOS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บน iOS ใน Swift
ข้อความพุชแบบมัลติแคสต์ข้อความแรกที่ใช้หัวข้อ FCM
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแคสต์ข้อความพุชแบบมัลติแคสต์ไปยังอินสแตนซ์ของแอปที่เลือก โดยใช้หัวข้อ FCM
ส่งเหตุการณ์แอปไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเรียกใช้แบบเซิร์ฟเวอร์ต่อเซิร์ฟเวอร์เพื่อส่งเหตุการณ์ไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol
ใช้ FCM และ FIAM เพื่อส่งข้อความถึงผู้ใช้
เรียนรู้วิธีส่งข้อความถึงผู้ใช้ด้วย Firebase Cloud Messaging และการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase
การตรวจสอบการหยุดทำงานของสมาร์ทโฮม
ใน Codelab นี้ โปรดดูวิธีตรวจหาการหยุดทํางานโดยตั้งค่าการแจ้งเตือนอัตโนมัติในการผสานรวม Smart Home
การปรับแต่งโค้ดด้วย Gemini Code Assist Enterprise
ดูข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับ Gemini Code Assist Enterprise และวิธีที่เครื่องมือนี้ช่วยให้องค์กรของคุณสร้างด้วย Google Cloud ได้
ใช้ Confidential Space กับทรัพยากรที่มีการป้องกันซึ่งไม่ได้จัดเก็บไว้กับผู้ให้บริการคลาวด์
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยในการแชร์ข้อมูลกับหลายฝ่ายไปพร้อมกับการรักษาความลับโดยใช้พื้นที่ทำงานที่เป็นความลับ Codelab นี้จะมุ่งเน้นไปที่วิธีใช้ Confidential Space กับทรัพยากรที่มีการป้องกันซึ่งโฮสต์อยู่ในที่อื่นที่ไม่ใช่ Google Cloud คุณจะได้เรียนรู้วิธีขอโทเค็นที่กำหนดเองจากบริการเอกสารรับรองของ Google ด้วยการป้อน Nonce, กลุ่มเป้าหมาย และประเภทโทเค็น PKI
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ CloudSQL
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ CloudSQL
Google Pay API สำหรับเว็บ 101: ข้อมูลเบื้องต้น
เมื่อทำ Codelab นี้เสร็จแล้ว คุณจะมีเว็บไซต์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้พร้อมการผสานรวม Google Pay ที่ทำงานได้ โปรเจ็กต์นี้จะดึงข้อมูลโทเค็นการชำระเงินซึ่งอาจส่งไปยังผู้ให้บริการชำระเงินเพื่อประมวลผล คำขอการชำระเงินด้วย Google Pay ต้องใช้ออบเจ็กต์คำขอ
Cloud NGFW Enterprise - บริการป้องกันการบุกรุก (ไม่มีการตรวจสอบ TLS)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้บริการป้องกันการบุกรุก Enterprise ของ Cloud NGW เพื่อตรวจสอบการรับส่งข้อมูลจากตะวันออก-ตะวันตกและเหนือ-ใต้
ดูวิธีเรียกใช้ Cloud Functions ที่ตรวจสอบสิทธิ์แล้ว
ดูวิธีรักษาความปลอดภัย Cloud Functions โดยกำหนดให้มีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้
สร้างแอปแบบปรับเปลี่ยนได้ด้วย Jetpack Compose
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอปแบบปรับอัตโนมัติสำหรับโทรศัพท์ แท็บเล็ต และอุปกรณ์แบบพับได้ รวมถึงเรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถในการเข้าถึงด้วย นอกจากนี้คุณจะได้เรียนรู้แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับองค์ประกอบที่ปรับเปลี่ยนได้ของ Material 3
เพิ่มการรองรับ API ช่วงพักโฆษณาไปยังเว็บรีซีฟเวอร์
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Ads Breaks API
เพิ่มการสนับสนุนแบบเรียลไทม์ไปยังตัวรับการแคสต์
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Live API ได้
การแก้ไขข้อบกพร่องของแอปเครื่องส่ง Cast
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มบันทึกการแก้ไขข้อบกพร่องของ Cast ลงในแอปตัวรับเว็บที่กําหนดเองที่มีอยู่ได้
สร้างเว็บรีซีฟเวอร์ที่กำหนดเอง
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปผู้รับเว็บที่กําหนดเองเพื่อเล่นเนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Cast
เปิดใช้เว็บแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอบนเว็บที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาในอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast
เปิดใช้แอป Android ได้
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอ Android ที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast
การเปลี่ยนตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายจากพูลเป้าหมายเป็นบริการแบ็กเอนด์ระดับภูมิภาค
คู่มือนี้แสดงวิธีการเปลี่ยนตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายที่มีอยู่จากแบ็กเอนด์ของพูลเป้าหมายไปเป็นบริการแบ็กเอนด์ระดับภูมิภาค
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Cloud Operations Suite
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Operations Suite ห้องทดลองนี้จะเกี่ยวข้องกับการติดตั้งแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้ gcloud เมื่อทำให้แอปพลิเคชันตัวอย่างใช้งานได้แล้ว คุณจะใช้ Cloud Monitoring เพื่อกำหนดหน้าแดชบอร์ด การแจ้งเตือน การตรวจสอบระยะเวลาทำงาน และอื่นๆ
เปิดใช้แอป Android TV ได้
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอป Android TV ที่มีอยู่เพื่อรองรับการแคสต์และการสื่อสารจากแอปแคสต์ของผู้ส่งที่มีอยู่
เพิ่มเสียงและเพลงให้กับเกม Flutter
ดูวิธีเพิ่มเอฟเฟกต์เสียง เพลงพื้นหลัง และเสียงแบบไดนามิกในเกมด้วย Flutter
ใช้ฟังก์ชันระยะไกลของ BigQuery เพื่อถามคำถามกับ Vertex AI Visual Questioning (VQA) ในการสอบถาม SQL
ดูวิธีใช้ฟังก์ชันระยะไกลของ BigQuery เพื่อถามคำถามการตอบคำถามด้วยภาพของ Vertex AI (VQA) เกี่ยวกับรูปภาพที่จัดเก็บไว้ในตารางออบเจ็กต์ของ Cloud Storage
ดูวิธีเรียกใช้ฟังก์ชัน Cloud Run ที่มีการตรวจสอบสิทธิ์
ดูวิธีรักษาความปลอดภัยให้กับฟังก์ชัน Cloud Run โดยกำหนดให้ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้
การพัฒนาแอป Flutter ในเครื่องโดยใช้ Firebase Emulator Suite
Codelab ที่อธิบายวิธีใช้ Firebase Emulator Suite ในระหว่างการพัฒนาด้วย Flutter Codelab จะใช้โปรแกรมจำลองการตรวจสอบสิทธิ์และ Firestore เพื่อสาธิตการใช้งานโปรแกรมจำลอง
ใช้ FCM HTTP v1 API กับโทเค็นเพื่อการเข้าถึง OAuth 2
เมื่อเทียบกับ API เดิมของ FCM, API ของ FCM HTTP v1 มีโมเดลการให้สิทธิ์ที่ปลอดภัยกว่าโดยใช้โทเค็นเพื่อการเข้าถึงที่มีอายุสั้น ขั้นตอนในการสร้างโทเค็นเพื่อการเข้าถึงสำหรับ FCM v1 API แตกต่างจากขั้นตอนสำหรับ API เดิมอย่างมาก Codelab
สร้างแอป Augmented Reality (AR) โดยใช้ ARCore Geospatial API ใหม่
ดูวิธีใช้ ARCore Geospatial API ใหม่
การเรียกใช้การฝึกโมเดลที่กำหนดเองใน Vertex Pipelines
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกโมเดลที่กําหนดเองโดยใช้ Kubeflow Pipelines SDK ใน Vertex Pipelines โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ Vertex AI
สร้างต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การฝึกโมเดลที่กำหนดเองด้วย Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง คุณจะได้สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพโดยใช้ ชุดข้อมูลดอกไม้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในวิดีโอต่อไปนี้.
สร้างต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การฝึกอบรมแบบกระจายใน Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบกระจายในการฝึก Vertex AI โดยใช้ TensorFlow วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทำ ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้
รับการคาดการณ์จากโมเดลอิมเมจ TensorFlow ก่อนการฝึกบน Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์จากโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่ฝึกล่วงหน้า โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
การใช้ข้อมูลเมตา Vertex ML กับไปป์ไลน์
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลเมตาจาก Vertex Pipelines ที่ทำงานด้วย Vertex ML Metadata โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Vertex Pipelines
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและเรียกใช้ไปป์ไลน์ ML ด้วย ไปป์ไลน์ Vertex โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $25 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่มีให้บริการใน
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Buildpack
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Buildpack และย้ายไปยัง Cloud Run
การเริ่มต้นใช้งานคอมโพเนนต์แบบสแตนด์อโลน
ใน Codelab ที่ใช้งานง่ายสำหรับมือใหม่นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้คอมโพเนนต์แบบสแตนด์อโลนของ Angular v14
ต้นแบบเป็นเวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ในการฝึก Vertex AI วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทํา ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จสิ้นก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้
Vertex AI: ใช้การจัดแพ็กเกจอัตโนมัติเพื่อปรับแต่ง Bert ด้วยการกอดใบหน้าในการฝึก Vertex AI
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกที่กําหนดเองในการฝึก Vertex AI ด้วยฟีเจอร์การแพ็กเกจอัตโนมัติ งานการฝึกที่กำหนดเองใน Vertex AI ใช้คอนเทนเนอร์ หากไม่ต้องการสร้างอิมเมจของคุณเอง คุณสามารถใช้การบรรจุอัตโนมัติ ซึ่งจะสร้างอิมเมจ Docker
Analytics สำหรับชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน SQL ด้วย BigQuery และ Generative AI
เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างคำแนะนำหนังสือและการวิเคราะห์การสรุปข้อมูลด้วย BigQuery (Generative AI แบบ SQL เท่านั้น)
การเริ่มต้นใช้งานแอป
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Jib
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ, สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Jib และย้ายไปยัง Cloud Run
Codelab เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีตั้งค่าฟีเจอร์การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูงสำหรับการจัดสรรภาระงานของแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลก
Analytics ของชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน Java Cloud Run ที่นำข้อมูล BigQuery ไปใช้บนเว็บ
เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างแอปพลิเคชันการสรุปชั้นวางหนังสือที่เพียงนำข้อมูล BigQuery ไปยังเว็บและทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
สร้างแอปโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดโดยใช้ฐานข้อมูลเดิมของ AppSheet
ดูวิธีใช้ฐานข้อมูลดั้งเดิมของ AppSheet ในการสร้างแอป AppSheet
สร้างแอป Augmented Reality (AR) โดยใช้ WebXR Device API
ดูวิธีใช้ฟีเจอร์ Augmented Reality กับ WebXR Device API และใช้ความเข้าใจในฉากเพื่อวางวัตถุ 3 มิติในตําแหน่งจริง
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Docker
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่าย สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Docker และย้ายไปยัง Cloud Run
วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลธุรกรรมบัตรเครดิตใน Bigtable โดยใช้ BigQuery และ Looker
Codelab นี้แสดงวิธีใช้สตรีมการเปลี่ยนแปลง Bigtable ไปยังเทมเพลต BigQuery คุณจะใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างเพื่อทําความคุ้นเคยกับการค้นหาบันทึกการเปลี่ยนแปลงและใช้ Looker เพื่อสร้างแดชบอร์ดภาพ
ชุดเครื่องมือพื้นฐานระบบคลาวด์ 101
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เริ่มต้นใช้งาน Cloud Foundation Toolkit(CFT) และเริ่มต้นใช้งานผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ ในการเพิ่มฟีเจอร์ลงในโมดูล CFT
ปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปด้วยโปรไฟล์พื้นฐาน
Codelab นี้จะแสดงวิธีปรับปรุงเวลาเริ่มต้นใช้งานแอปและเวลาที่ใช้ในการแสดงผลเฟรมด้วยโปรไฟล์พื้นฐาน
สร้างแอป Angular ที่เข้าถึงได้มากขึ้น
ดูวิธีปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการช่วยเหลือพิเศษในแอป Angular ด้วยชุดเครื่องมือที่อยู่ในเฟรมเวิร์ก
เริ่มต้นใช้งานสัญญาณ Angular
ขอแนะนำสัญญาณ ซึ่งเป็นโมเดลปฏิกิริยาตอบสนองใหม่ใน Angular สัญญาณจะช่วยให้คุณมีเครื่องมือคุณภาพสูงมากขึ้นสำหรับสร้างรีแอ็กชันแบบละเอียด
เชื่อมต่อ AppSheet กับ Apps Script
ใน Codelab นี้ คุณสร้างโครงการ Apps Script ชื่อ " Hello World" โดยเพิ่มฟังก์ชันอย่างง่าย คือ logThis ซึ่งจะบันทึกข้อความ แล้วสร้างการทำงานอัตโนมัติของ AppSheet และให้เรียกใช้สคริปต์
เครื่องมือสร้างชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้าง Java Cloud Function สำหรับแอปพลิเคชัน Gemini
เราจะสร้างแอปแนะนำหนังสือและการสรุปข้อมูลโดยใช้ Vertex AI Generative AI (Gemini) ใน Cloud Function เป็นฟังก์ชันระยะไกลจาก BigQuery
การสร้างระบบการค้นหาคุณภาพระดับ Google ด้วย Vertex AI
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างเครื่องมือค้นหาคุณภาพของ Google ที่จะช่วยตอบคำถามจากเอกสารและไฟล์ข้อความได้โดยใช้ Vertex AI Search/Agent Builder
สร้างเครื่องมือสร้างแบบทดสอบด้วย GenAI และ Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อสร้างแบบทดสอบความรู้รอบตัวตามข้อกำหนดเฉพาะบางอย่าง คุณจะทดสอบเครื่องมือสร้างแบบทดสอบในสภาพแวดล้อมนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่โฮสต์บนระบบคลาวด์ จากนั้นจึงทำให้เครื่องมือดังกล่าวพร้อมใช้งานแบบสาธารณะโดยทำให้ใช้งานได้ใน Google Cloud Run เมื่อจบห้องทดลอง คุณจะต้องผสานรวมโปรแกรมสร้างแบบทดสอบกับแอปที่สมบูรณ์
MDC-112 เว็บ: การผสานรวม MDC กับเว็บเฟรมเวิร์ก
ดูวิธีขยาย Material Components ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในคอมโพเนนต์สำหรับเฟรมเวิร์กเว็บ
จดจำข้อความและลักษณะใบหน้าด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำข้อความและลักษณะใบหน้าในรูปภาพ
จดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความด้วย ML Kit และ CameraX: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์อีกด้วย
Vertex AI: โมเดลผู้ร่วมจัดการประชุมบน VM เดียวกันสำหรับการคาดการณ์
ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ ฟีเจอร์การโฮสต์โมเดลร่วมกัน ใน Vertex AI เพื่อโฮสต์โมเดลหลายรายการใน VM เดียวกันสำหรับการคาดการณ์ออนไลน์ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2
Vertex AI: ใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองกับ Sklearn เพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและหลังประมวลผลข้อมูลสำหรับการคาดการณ์
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองใน Vertex AI เพื่อเขียนตรรกะการประมวลผลล่วงหน้าและการประมวลผลภายหลังที่กำหนดเอง แม้ว่าตัวอย่างนี้จะใช้สคีต-เลิร์น แต่กิจวัตรการคาดคะเนที่กำหนดเองจะทํางานร่วมกับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ของ
Codelab การถดถอยเชิงเส้น
โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างโมเดลที่คาดการณ์ต้นทุนต่อคลิก คุณต้องมีสิ่งต่อไปนี้จึงจะทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ได้ คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญที่มีคุณภาพสูงมากพอที่จะสร้างรูปแบบเพื่อให้ Codelab นี้เสร็จสมบูรณ์
Loglab การถดถอยแบบโลจิสติก
Codelab นี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยแบบโลจิสติกส์เพื่อทำความเข้าใจระดับของฟีเจอร์ เช่น เพศ กลุ่มอายุ เวลาในการแสดงผล และประเภทเบราว์เซอร์ที่เกี่ยวข้องกับแนวโน้มของผู้ใช้ที่จะคลิกโฆษณา หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์
เข้ารหัส Cloud Functions โดยใช้คีย์การเข้ารหัสที่จัดการโดยลูกค้า (CMEK)
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
ทำความเข้าใจ Skaffold
Skaffold เป็นเครื่องมือที่จัดการเวิร์กโฟลว์สำหรับการสร้าง การพุช และการนำแอปพลิเคชันของคุณไปใช้งาน คุณสามารถใช้ Skaffold เพื่อกำหนดค่าพื้นที่ทํางานการพัฒนาในเครื่องได้อย่างง่ายดาย เพิ่มประสิทธิภาพวงจรการพัฒนาภายใน และผสานรวมกับเครื่องมืออื่นๆ เช่น
แอป Vertex AI Vision Traffic Monitoring
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสตรีมวิดีโอของการเข้าชมแบบเรียลไทม์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio
Vertex AI: การสร้างโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AutoML
ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดลด้วยข้อมูลแบบตาราง นี่เป็นผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่ให้บริการใน Google Cloud และกำลังอยู่ในรุ่นตัวอย่าง โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud
แอปตรวจจับคิว Vertex AI Vision
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision จากต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสถานการณ์การตรวจจับคิวในร้านค้าปลีก เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio
Vertex AI: การฝึกและการให้บริการโมเดลที่กำหนดเอง
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดล TensorFlow โดยใช้โค้ดในคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเอง แม้ว่าเราจะใช้ TensorFlow สําหรับโค้ดโมเดลที่นี่ แต่คุณก็แทนที่ด้วยเฟรมเวิร์กอื่นได้ง่ายๆ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้
ใช้การทดลองให้เกิดประโยชน์สูงสุด: จัดการการทดสอบแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อสร้างไปป์ไลน์ที่ฝึกโมเดล Keras ที่กําหนดเองใน TensorFlow จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชันการทำงานใหม่ที่พร้อมใช้งานใน การทดสอบ Vertex AI
อัปเดตแอปเพื่อใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการกรองสแปม
ดูวิธีอัปเดตแอปด้วยโมเดล ML ที่มีการกรองสแปมความคิดเห็นแบบพื้นฐาน
ตัวกรองการเคลื่อนไหว Vertex AI Vision
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งวิดีโอด้วยฟีเจอร์การกรองการเคลื่อนไหว ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าสตรีมวิดีโอลงในแอปพลิเคชันที่มีการกำหนดค่าตัวกรองการเคลื่อนไหว
ใช้ Pulumi บน Google Cloud ด้วย YAML
ห้องทดลองนี้ช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีใช้ Pulumi บน Google Cloud ด้วย YAML
แอปข้อมูลวิเคราะห์การเข้าใช้ Vertex AI Vision ที่มีการจัดการเหตุการณ์
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งเหตุการณ์ด้วยฟีเจอร์การจัดการเหตุการณ์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อส่งผ่านข้อมูลไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้
Vertex AI: การฝึกทำงานแบบหลายผู้ปฏิบัติงานและถ่ายทอดการเรียนรู้ด้วย TensorFlow
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบหลายเวิร์กเกอร์สําหรับโมเดล TensorFlow โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
การสร้างโมเดล ML ทางการเงินด้วยเครื่องมือ What-If และ Vertex AI
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล XGBoost บนชุดข้อมูลทางการเงิน ทำให้โมเดลใช้งานได้กับ Vertex AI และวิเคราะห์โมเดลด้วยเครื่องมือ What-if
แอป WebGPU แอปแรกของคุณ
Codelab นี้จะแนะนำพื้นฐานของ WebGPU API ใหม่ ซึ่งจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการสร้าง Game of Life ของ Conway ในเวอร์ชันที่ทำงานบน GPU ความสามารถในการแสดงผลของ WebGPU จะใช้ในการสร้างกระดาน และนำความสามารถในการประมวลผลของ WebGPU มาใช้ในการอัปเดตสถานะของเกม
สร้างต้นแบบไปสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: รับการคาดการณ์จากโมเดลที่ผ่านการฝึกแบบกำหนดเอง
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์แบบออนไลน์และการคาดการณ์แบบกลุ่มจากโมเดลที่ฝึกตามที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดศึกษา ห้องทดลองก่อนหน้า
Vertex AI Workbench: ฝึกโมเดล TensorFlow ด้วยข้อมูลจาก BigQuery
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI Workbench สําหรับการสํารวจข้อมูลและการฝึกโมเดล ML โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
Vertex AI: การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบกระจาย
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และการฝึกแบบกระจาย แม้ว่าห้องทดลองนี้ใช้ TensorFlow สำหรับโค้ดโมเดล แต่แนวคิดดังกล่าวก็นำมาใช้กับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ได้เช่นกัน โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้
วิธีใช้ฟังก์ชัน Cloud Run และ Gemini เพื่อสรุปไฟล์ข้อความที่อัปโหลดไปยังที่เก็บข้อมูล Cloud Storage
วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
วิธีใช้ Ollama เป็นไฟล์ช่วยเหลือที่มี Cloud Run GPU และ Open WebUI เป็นคอนเทนเนอร์ขาเข้าของฟรอนท์เอนด์
ดูวิธีใช้ Ollama เป็นไฟล์ช่วยเหลือด้วย Cloud Run GPU และ Open WebUI เป็นคอนเทนเนอร์ขาเข้าของฟรอนท์เอนด์
การสร้างตัวแทน AI ด้วย Vertex AI Agent Builder
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและทำให้ตัวแทน Generative AI ใช้งานได้โดยใช้เครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพของ Google Cloud เราจะอธิบายแนวคิดสําคัญและแนะนําขั้นตอนเบื้องต้นในการทำให้ตัวแทนคนแรกพร้อมใช้งาน
การแก้ไขข้อบกพร่องการผสานรวมกรณี
ดูวิธีแก้ปัญหาเกี่ยวกับการผสานรวม Matter โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์และดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลการสนับสนุนสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์
ดูวิธีสร้างและทำให้แอป LangChain ใช้งานได้บน Cloud Run
ดูวิธีสร้างและทำให้แอป LangChain ใช้งานได้บน Cloud Run
ทำความเข้าใจการดำเนินการตามคำสั่งซื้อโดยการผสานรวม Dialogflow กับปฏิทิน
ดูแนวคิดของการดําเนินการตามคําสั่งซื้อใน Dialogflow
ผสานรวม Vision API กับ Dialogflow
ดูวิธีผสานรวม Vision API กับ Dialogflow
Lit for React Developers
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลแนวคิด React ไปเป็น Lit
MDC-101 Android: ข้อมูลพื้นฐานขององค์ประกอบ (MDC) (Kotlin)
ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้คอมโพเนนต์วัสดุสําหรับ Android โดยการสร้างแอปแบบง่ายที่มีคอมโพเนนต์หลักใน Kotlin
เหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Ads ที่มี Google Analytics สำหรับ Firebase - iOS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ที่กำหนดเองด้วย GA4F iOS SDK และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
โครงข่ายระบบประสาทเทียมแบบ Convolutional ที่มี Keras และ TPU
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีประกอบชั้นคอนโวลูชัน (Convolutional) ให้เป็นโมเดลโครงข่ายระบบประสาทเทียมที่สามารถจดจำดอกไม้ได้ ในคราวนี้ คุณจะได้สร้างโมเดลขึ้นมาเองตั้งแต่ต้นและใช้ความสามารถของ TPU เพื่อฝึกโมเดลภายในไม่กี่วินาทีและต่อยอดการออกแบบใหม่ ห้องปฏิบัติการนี้มีคำอธิบายทางทฤษฎีที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Network) และเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งได้เรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก
การรับส่งข้อความ iframe ของ Looker แบบฝัง
คุณจะได้ศึกษาวิธีฟังเหตุการณ์จากโปรแกรมและส่งการดำเนินการไปยังเนื้อหา Looker ที่ฝังไว้
MDC-103 Android: ธีมวัสดุที่มีสี ระดับความสูง และประเภท (Kotlin)
ค้นพบวิธีที่ Material Components สําหรับ Android ช่วยให้การแยกความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และการแสดงออกถึงแบรนด์ผ่าน Kotlin เป็นเรื่องง่าย
MDC-102 Android: โครงสร้างและเลย์เอาต์ของวัสดุ (Java)
ดูวิธีใช้วัสดุสําหรับโครงสร้างและเลย์เอาต์บน Android ใน Java
เหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Ads ที่มี Google Analytics สำหรับ Firebase - Unity
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ที่กำหนดเองด้วย GA4F iOS บนสภาพแวดล้อม Unity และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
MDC-102 Android: โครงสร้างและเลย์เอาต์ของวัสดุ (Kotlin)
ดูวิธีใช้วัสดุสําหรับโครงสร้างและเลย์เอาต์บน Android ใน Kotlin
วิธีฝัง Looker ด้วย Embed SDK
คุณจะได้ดูวิธีฝังแดชบอร์ด Looker ด้วย Looker Embed SDK
ผสานรวม Test Lab เข้ากับระบบ CI/CD ของคุณ
Codelab นี้จะแนะนำวิธีใช้ gcloud CLI เพื่อเรียกใช้ชุดทดสอบขนาดใหญ่ในระบบ CI/CD ที่มีอยู่ เช่น Jenkins โดยอัตโนมัติ Codelab นี้เป็นอิสระจากแพลตฟอร์ม
การผสานรวม Magento กับ Cloud Spanner
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ผสานรวมแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ Magento แบบโอเพนซอร์สกับ Cloud Spanner
เว็บ MDC-111: การรวมคอมโพเนนต์เนื้อหาเข้ากับฐานของโค้ด (เว็บ)
ดูวิธีรวมคอมโพเนนต์ Material แต่ละรายการไว้ในฐานของโค้ดเว็บที่มีอยู่โดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่
เข้าถึง Google APIs จากโฮสต์ภายในองค์กรโดยใช้ที่อยู่ IPv6
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบสิทธิ์ IPv6 ในการเข้าถึง Google APIs จากโฮสต์ภายในองค์กร
การสร้างการเปลี่ยนฉากอย่างสวยงามด้วยการเคลื่อนไหวของวัสดุเพื่อ Flutter
สร้างระบบการเคลื่อนไหวของ Material ในแอปตอบกลับโดยใช้การเปลี่ยนจากแพ็กเกจภาพเคลื่อนไหว
MDC-104 Flutter: คอมโพเนนต์ขั้นสูงของวัสดุ
ปรับปรุงการออกแบบแอป Flutter และใช้คอมโพเนนต์เมนูฉากหลังขั้นสูงใน Flutter
เชื่อมต่อ Looker Cloud ผ่านเครือข่ายแบบผสม
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบ IP ส่วนตัวของ Looker Cloud Core ผ่านเครือข่ายแบบผสม
Keras และ Convnets สมัยใหม่บน TPU
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้าง ฝึก และปรับโครงข่ายระบบประสาทเทียมแบบ Convolution ของคุณเองตั้งแต่ต้น ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถทำได้ในไม่กี่นาทีโดยใช้พลังของ TPU นอกจากนี้คุณจะได้สำรวจวิธีการที่หลากหลาย ตั้งแต่การเรียนรู้แบบถ่ายโอนง่ายๆ ไปจนถึงสถาปัตยกรรมคอนโวลูชันสมัยใหม่ (Convolutional) อย่าง Squeezenet ห้องปฏิบัติการนี้มีคำอธิบายทางทฤษฎีที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทและเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก ห้องทดลองนี้ใช้ Tensorflow 2
MDC-102 Flutter: โครงสร้างวัสดุและเลย์เอาต์
ดูวิธีใช้ Material เพื่อสร้างโครงสร้างและเลย์เอาต์ของแอป Flutter
ไปป์ไลน์ข้อมูลความเร็ว TPU: tf.data.Dataset และ TFRecords
TPU ทำงานเร็วมาก สตรีมข้อมูลการฝึกต้องยึดตามความเร็วในการฝึก ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ดูวิธีโหลดข้อมูลจาก GCS ด้วย tf.data.Dataset API เพื่อป้อน TPU
Codelab ของส่วนขยายการสรุปแดชบอร์ด Looker
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีตั้งค่าส่วนขยายการสรุปข้อมูลแดชบอร์ด Looker สำหรับการพัฒนาในเครื่องและติดตั้งใช้งานส่วนขยายในเวอร์ชันที่ใช้งานจริง
การพัฒนาในเครื่องด้วยชุดโปรแกรมจำลอง Firebase
ดูวิธีพัฒนาเว็บแอปด้วย Firebase Emulator Suite
การเชื่อมโยงอย่างชัดเจนของตัวจัดสรรภาระงาน GCP L7 กับ PSC
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect กับตัวจัดสรรภาระงาน L7 ของเชน
เว็บ MDC-102: โครงสร้างและเลย์เอาต์ของวัสดุ (เว็บ)
ดูวิธีใช้วัสดุสําหรับโครงสร้างและเลย์เอาต์บนเว็บ
ตัวเลือกการกำหนดที่อยู่ IP ได้แก่ IPv4 และ IPv6
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง VPC 2 รายการและใช้ที่อยู่ IP ประเภทต่างๆ เพื่อเข้าถึงเว็บไซต์ Apache แบบง่ายของคุณ
Convnets, การบีบ, Xception พร้อม Keras และ TPU
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional) สมัยใหม่ และใช้ความรู้ของคุณในการนำ Convnet ที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพที่เรียกว่า "squeezenet" มาใช้ ห้องปฏิบัติการนี้มีคำอธิบายทางทฤษฎีที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Network) และเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งได้เรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก
โมเดล Keras แรกของคุณที่มีการเรียนรู้การโอน
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างตัวแยกประเภท Keras แทนที่จะพยายามหาส่วนผสมที่ลงตัวของเลเยอร์โครงข่ายระบบประสาทเทียมเพื่อจดจำดอกไม้ ขั้นแรกเราจะใช้เทคนิคที่เรียกว่า "การเรียนรู้การโอน" เพื่อปรับโมเดลก่อนการฝึกอันทรงพลังเข้ากับชุดข้อมูลของเรา ห้องปฏิบัติการนี้มีคำอธิบายทางทฤษฎีที่จำเป็นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทและเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก
การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแบบ Serverless: IoT ไปยัง Analytics
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สัมผัสประสบการณ์การลงมือปฏิบัติจริงด้วยรูปแบบสถาปัตยกรรมที่ใช้กันโดยทั่วไปเพื่อให้ได้ขนาดและความยืดหยุ่นไปพร้อมกับจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณจะสร้างอุปกรณ์ IoT (Raspberry Pi) ที่วัดข้อมูลสภาพอากาศ แล้วสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล รวมถึงคิวข้อความ, ฟังก์ชัน Serverless, คลังข้อมูลในระบบคลาวด์ และแดชบอร์ดข้อมูลวิเคราะห์โดยใช้ Cloud Platform ของ Google
การเรียกใช้งานจำนวนคำของ Hadoop บนคลัสเตอร์ Dataproc
Codelab นี้จะแสดงวิธีสร้างและเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ Apache Airflow ใน Cloud Composer เพื่อทำงานต่อไปนี้ให้เสร็จสมบูรณ์
การสร้างการเปลี่ยนภาพที่สวยงามด้วย Material Motion สำหรับ Android
สร้างระบบการเคลื่อนไหวของ Material ในแอปตอบกลับโดยใช้การเปลี่ยนจาก Material Components สำหรับไลบรารี Android และ Kotlin
สร้างคอมโพเนนต์เรื่องราวที่มีองค์ประกอบที่สว่าง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างคอมโพเนนต์เว็บเรื่องราวด้วยความช่วยเหลือจาก LitElement
สร้าง Brick Viewer ที่มีองค์ประกอบที่สว่าง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างคอมโพเนนต์เว็บ Brick Viewer โดยใช้องค์ประกอบที่มีแสงส่องสว่าง
การนำทาง
การนำทางเป็นองค์ประกอบสำคัญของไซต์ใดๆ ของแอปพลิเคชัน และเริ่มต้นด้วย HTML
Codelab ของ Firebase ข้ามอุปกรณ์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างโปรแกรมเล่นเพลงแบบง่ายๆ สำหรับ Android, iOS และเว็บโดยใช้ Flutter โปรแกรมเล่นนี้จะเชื่อมต่อกับ Firebase RTDB ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถซิงค์ข้อมูลการเล่นในอุปกรณ์ต่างๆ ได้
ปกป้องข้อมูลใน Firestore ด้วยกฎความปลอดภัยของ Firebase
ดูวิธีปกป้องข้อมูล Firestore ด้วยกฎความปลอดภัย
อภิธานศัพท์
ดูคำศัพท์และแนวคิดของการช่วยเหลือพิเศษที่พบบ่อย
Codelab การถดถอยเชิงเส้น
Codelab นี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างรูปแบบที่คาดการณ์ต้นทุนต่อคลิก หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญคุณภาพสูงเพียงพอเพื่อสร้างโมเดล เรียกใช้การค้นหาต่อไปนี้
การเริ่มต้นใช้งาน Web Serial API
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างหน้าเว็บที่โต้ตอบกับบอร์ด BBC micro:bit เพื่อแสดงภาพบนจอ LED 5x5 ของ BBC คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Web Serial API และวิธีใช้สตรีมที่อ่านได้ เขียนได้ และเปลี่ยนรูปแบบเพื่อสื่อสารกับอุปกรณ์แบบอนุกรมผ่านเบราว์เซอร์
Vertex AI Workbench: สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพด้วยการโอนการเรียนรู้และผู้ดำเนินการสมุดบันทึก
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและเริ่มการดำเนินการกับสมุดบันทึกด้วย Vertex AI Workbench โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
เรียกใช้ไปป์ไลน์การประมวลผลข้อความข้อมูลขนาดใหญ่ใน Cloud Dataflow
คุณจะใช้ Cloud Stream สร้างโปรเจ็กต์ Maven ด้วย Cloud Stream SDK และเรียกใช้ไปป์ไลน์จํานวนงานที่เผยแพร่โดยใช้คอนโซล Google Cloud Platform
การสร้างแอปพลิเคชันแชท LLM และ RAG โดยใช้ฐานข้อมูล Cloud SQL และ LangChain
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างฐานข้อมูล ทำให้บริการ GenAI Retrieval ใช้งานได้สำหรับฐานข้อมูล และสร้างแอปพลิเคชันแชทตัวอย่างโดยใช้บริการนี้
การสร้างเว็บแอปพลิเคชันสำหรับการเข้าถึงอุปกรณ์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการทํางานของการเข้าถึงอุปกรณ์และสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่จัดการการตรวจสอบสิทธิ์และการเรียก Smart Device Management API สําหรับ Nest Thermostat
วัดคุมเกม Unity ด้วยการกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase
ดูวิธีวัดคุมเกม Unity ด้วยการกำหนดค่าระยะไกล
ใช้การทดสอบ A/B สําหรับเกม Unity ด้วยการกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ A/B Testing กับการกำหนดค่าระยะไกลในเกม Unity
ทำความเข้าใจข้อขัดข้องของเกม Unity โดยใช้ฟีเจอร์ขั้นสูงของ Crashlytics
ใน Codelab คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ฟีเจอร์ขั้นสูงของ Crashlytics ซึ่งจะช่วยให้คุณมองเห็นข้อขัดข้องและสถานการณ์ต่างๆ ที่อาจเป็นต้นเหตุได้ดีขึ้น
สร้างระบบอัตโนมัติที่มีสคริปต์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเขียนระบบอัตโนมัติแบบมีสคริปต์
สร้างแอป Android สําหรับกรณี
ปรับแต่งแอปตัวอย่างของ Google Home สําหรับกรณีเพื่อมอบหมายและจัดการอุปกรณ์
TensorFlow, Keras และการเรียนรู้เชิงลึก โดยไม่ต้องมีปริญญาเอก
ใน Codelab นี้ คุณจะสอนคอมพิวเตอร์ให้จดจําตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วยความแม่นยํา 99% ในโค้ด Python / Keras 100 บรรทัด
การใช้ Video Intelligence API กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ Video Intelligence API กับ Python
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกของการค้นหาสำหรับ Cloud SQL
ข้อมูลเชิงลึกของการค้นหาสำหรับ Cloud SQL ช่วยให้คุณตรวจหา วินิจฉัย และป้องกันปัญหาด้านประสิทธิภาพการค้นหาสำหรับฐานข้อมูล Cloud SQL เครื่องมือนี้มีแบบบริการตนเอง การตรวจสอบที่ใช้งานง่าย และการวินิจฉัยที่นอกเหนือจากการตรวจจับ
การเริ่มต้นใช้งาน Cloud Functions
เริ่มต้นใช้งาน Cloud Functions ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการดำเนินการแบบ Serverless ของ Google สำหรับการสร้างและเชื่อมต่อบริการระบบคลาวด์ ห้องทดลองเชิงปฏิบัตินี้จะแสดงวิธีสร้าง ทำให้ใช้งานได้ และทดสอบฟังก์ชันระบบคลาวด์โดยใช้คอนโซล Google Cloud
การใช้ Vision API กับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Vision API กับ C#
การแยกประเภทข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง Cloud Storage โดยอัตโนมัติด้วย DLP API และ Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ DLP API เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง Cloud Storage โดยอัตโนมัติ ตามการจัดประเภทข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง Cloud Storage โดยอัตโนมัติ
สร้างคอนเทนเนอร์แอป Spring Boot Kotlin แล้วทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
ดูวิธีสร้างและเผยแพร่รูปภาพ Docker ที่เพิ่มประสิทธิภาพสําหรับแอป Spring Boot Kotlin ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องใช้ Docker หรือ Dockerfile จากนั้นเรียกใช้รูปภาพที่สร้างบน Cloud Run
ทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้กับ Kubernetes บน Google Kubernetes Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเปลี่ยนโค้ด ASP.NET Core เป็นแอปพลิเคชันจำลองที่ทำงานบน Kubernetes บน Google Kubernetes Engine
การสร้างบริการ gRPC ด้วย Java
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างบริการที่ใช้ Java ซึ่งจะแสดง API ผ่าน gRPC จากนั้นคุณจะเขียนไคลเอ็นต์บรรทัดคำสั่ง Java สำหรับบริการ gRPC ของคุณ
ทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้กับ Google Kubernetes Engine ด้วย Istio (ส่วนที่ 1)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้ใน Google Kubernetes Engine ด้วย Istio
จากสมุดบันทึกสู่ไปป์ไลน์ Kubeflow กับ HP Tuning: A Data Science Journey
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและทำให้ไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนใช้งานได้ด้วยการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์บน Kubeflow Pipelines โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง CLI หรือ SDK
เข้ารหัสทรัพยากรได้ง่ายๆ ด้วยคีย์อัตโนมัติของ Cloud KMS
ใน Codelab นี้ คุณจะตั้งค่าคีย์อัตโนมัติของ Cloud KMS และเข้ารหัสทรัพยากรโดยอัตโนมัติและแบบออนดีมานด์เมื่อคุณสร้างทรัพยากรเหล่านั้น
ทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้กับ Google Kubernetes Engine ด้วย Istio (ส่วนที่ 2)
ใน Codelab นี้ คุณยังคงดำเนินการกับแอปพลิเคชัน ASP.NET Core จากส่วนที่ 1 และเพิ่มฟีเจอร์ Istio ลงในแอปพลิเคชันได้
ย้ายข้อมูล Python 2 App Engine Cloud NDB และ แอป Cloud Tasks ไปยัง Python 3 และ Cloud Datastore (โมดูล 9)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีย้ายข้อมูลแอป Cloud NDB และ Cloud Tasks (v1) สำหรับ Python 2 App Engine ไปยัง Python 3, Cloud Datastore และ Cloud Tasks (v2)
ทำให้แอปพลิเคชัน Micronaut ที่มีคอนเทนเนอร์ด้วย Jib ใช้งานได้กับ Google Kubernetes Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบวิธีเปลี่ยน Micronaut Microservice ให้เป็นบริการจำลองที่ทำงานบน Google Kubernetes Engine
ไปป์ไลน์ Kubeflow - การสรุปปัญหา GitHub
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการติดตั้งไปป์ไลน์ Cloud AI Platforms (KFP ที่โฮสต์) ด้วย GKE, สร้างและเรียกใช้เวิร์กโฟลว์ ML โดยใช้ Kubeflow Pipelines ตลอดจนกำหนดและเรียกใช้ไปป์ไลน์จากภายใน AI Platform Notebook (Jupyter)
การสร้างบริการ gRPC ด้วย C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้างบริการ C# เพื่อแสดง API ผ่าน gRPC และสร้างไคลเอ็นต์ C# เพื่อเรียกใช้บริการ gRPC
ย้ายข้อมูลจากงานพุชคิวงานของ App Engine ไปยัง Cloud Tasks (โมดูล 8)
ดูวิธีย้ายข้อมูล Python 2 App Engine NDB & แอปคิวงาน (พุชงาน) ไปยัง Cloud NDB และ งานระบบคลาวด์
จากสมุดบันทึกไปจนถึงไปป์ไลน์ Kubeflow ด้วย MiniKF และเคล
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและทำให้ไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนใช้งานได้ด้วย Kubeflow Pipelines โดยไม่ต้องใช้คำสั่ง CLI หรือ SDK
การเริ่มต้นใช้งาน Managed Active Directory
ดูวิธีทำให้ Managed Active Directory ใช้งานได้ใน Google Cloud Platform ใน Codelab นี้
การติดตั้ง
แอปที่ติดตั้งจะเข้าถึงได้ง่าย และใช้ประโยชน์จากการผสานรวมกับระบบปฏิบัติการในระดับที่ลึกขึ้น ดูวิธีทำให้ PWA ติดตั้งได้และรับสิทธิประโยชน์เหล่านั้น
การเพิ่มประสิทธิภาพ
ผู้ใช้คาดหวังว่าจะได้รับประสบการณ์ที่ดี ในบทนี้ คุณจะได้ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพ PWA ด้วยหน้าจอแนะนำ ทางลัดของแอป และวิธีการทำงานของเซสชัน
การออกแบบแอป
ความแตกต่างสำคัญอย่างหนึ่งระหว่าง Progressive Web App กับเว็บไซต์และแอปแบบคลาสสิกคือความสามารถในการติดตั้ง ซึ่งจะสร้างประสบการณ์การใช้งานแบบสแตนด์อโลนที่ผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์มและระบบปฏิบัติการมากขึ้น การติดตั้งทำให้เกิดความยืดหยุ่นแบบใหม่และความรับผิดชอบใหม่ๆ เนื่องจากเราจะไม่มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้ของเบราว์เซอร์ควบคู่ไปกับเนื้อหาของเรา
Progressive Web App
Progressive Web App (PWA) เป็นเว็บแอปที่สร้างขึ้นและปรับปรุงด้วย API ที่ทันสมัยเพื่อมอบความสามารถ ความน่าเชื่อถือ และการติดตั้งที่ปรับปรุงประสิทธิภาพไปพร้อมๆ กับเข้าถึงทุกคน ทุกที่ ในทุกอุปกรณ์ ด้วยโค้ดเบสเดียว
การใช้ Text-to-Speech API กับ Node.js
ใน Codelab นี้ คุณจะถอดเสียงไฟล์เสียงไปใช้ Text-to-Speech API กับ Node.js ได้
Cloud Armor และตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP/SSL - การจำกัดอัตราและรายการการปฏิเสธ IP Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP/SSL พร้อมบริการแบ็กเอนด์ และใช้ Cloud Armor เพื่อจำกัดการเข้าถึงตัวจัดสรรภาระงานสำหรับชุดไคลเอ็นต์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น
Codelab ของกฎ WAF ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าของ Cloud Armor
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับกฎ WAF ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าของ Cloud Armor ซึ่งช่วยให้คุณสามารถป้องกันช่องโหว่ OWASP สูงสุด 10 อันดับที่มีชื่อแบบง่ายสำหรับชุดกฎ
Private Service Connect สำหรับ Google APIs
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Private Service Connect สำหรับ Google APIs กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะสร้างปลายทางบริการสำหรับ API พื้นที่เก็บข้อมูล สร้างที่เก็บข้อมูลของพื้นที่เก็บข้อมูลระบบคลาวด์ และอื่นๆ ทำการตรวจสอบโดยใช้ DNS
โฮสต์และปรับขนาดเว็บแอปใน Google Cloud ด้วย Compute Engine
ดูวิธีโฮสต์และปรับขนาดเว็บแอปใน Google Cloud ด้วย Compute Engine
เริ่มต้นใช้งานงาน Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สำรวจแอปพลิเคชัน Node.js ก่อนเพื่อถ่ายภาพหน้าจอของหน้าเว็บและจัดเก็บไว้ใน Cloud Storage จากนั้นคุณจะสร้างอิมเมจคอนเทนเนอร์สำหรับแอปพลิเคชัน เรียกใช้เป็นงานบน Cloud Run, อัปเดตงานเพื่อประมวลผลหน้าเว็บเพิ่มเติม และเรียกใช้งานตามกำหนดการด้วย Cloud Scheduler
การใช้ Video Intelligence API กับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Video Intelligence API กับ C#
การตรวจจับ
การระบุวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับแอปมีประโยชน์ในการปรับแต่งและปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น คุณตรวจสอบได้ว่าติดตั้งแอปในอุปกรณ์ของผู้ใช้แล้วหรือไม่ และใช้งานฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การโอนการไปยังแอปแบบสแตนด์อโลนจากเบราว์เซอร์
Generative AI สำหรับการวิเคราะห์วิดีโอด้วย Vertex AI
ดูวิธีวิเคราะห์มุมมองของอินฟลูเอนเซอร์บน YouTube เกี่ยวกับบริษัทหรือผลิตภัณฑ์ใดๆ โดยใช้ความสามารถ Gen AI ของ Google
เปิดใช้แอป iOS แคสต์
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอ iOS ที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast
การพัฒนา InnerLoop ด้วย Python
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถต่างๆ ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Java ในสภาพแวดล้อมที่มีคอนเทนเนอร์
กำลังสร้างฐานข้อมูล AlloyDB ด้วย Cloud Run Job
ดูวิธีสร้างฐานข้อมูล AlloyDB โดยใช้ Cloud Run Job
ข้อมูลเชิงลึกจาก LLM ในสถานที่: BigQuery และ Gemini สำหรับการวิเคราะห์ Structured Data & Unstructured Data
Codelab นี้เราจะสาธิตวิธีผสานรวมโมเดล LLM, Gemini 1.0 Pro (ข้อความเท่านั้น) และ Gemini 1.0 Pro Vision (มัลติโมดัล) โดยตรงภายในภาระงาน BigQuery เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกจาก Generative Codes แบบใช้โค้ดน้อย
อัปเดตแอปเพื่อรองรับท่าทางสัมผัสการย้อนกลับแบบคาดการณ์ในอนาคต
ใน Codelab นี้ คุณจะได้พัฒนาจากแอปสื่อ UAMP และเรียนรู้วิธีจัดการ/ย้ายการนำทางโดยใช้ท่าทางสัมผัสการย้อนกลับสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะมาถึงใน Android 13 ซึ่งจะมอบประสบการณ์การใช้งานท่าทางสัมผัสย้อนกลับที่คาดเดาได้มากขึ้น
Generative AI เชิงกำหนดที่มีการเรียกใช้ฟังก์ชัน Gemini ใน Java
แสดงฟีเจอร์การเรียกใช้ฟังก์ชันของ Gemini ในแอปพลิเคชัน Java โดยการเรียกใช้โมเดล Gemini เพื่อจัดการอินพุตสำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน เรียกใช้ API แล้วประมวลผลคำตอบในการเรียกใช้ Gemini อื่นแล้วทำให้ใช้งานได้ที่ปลายทาง REST
การเชื่อมต่อกับ Private CloudSQL จาก Cloud Run
ในห้องทดลองนี้ คุณจะสร้างบริการเมนู Cymbal Eats เพื่อแสดง RESTful API เพื่อเพิ่ม อัปเดต ลบ และแสดงรายการในเมนู คุณจะสร้างฐานข้อมูล Cloud SQL เป็นฐานข้อมูลแบ็กเอนด์สำหรับบริการเมนู ซึ่งจะทำงานใน Cloud Run เนื่องจาก Cloud Run ไม่ได้อยู่ใน VPC
ภาพรวมการป้องกันข้อมูลรั่วไหลของระบบคลาวด์
Codelab นี้จะแนะนำ DLP API ให้แก่ผู้ใช้ผ่านอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง ผู้ใช้จะดาวน์โหลดรหัสโครงการและตรวจสอบเครื่องมือบางอย่างในไดเรกทอรีตัวอย่างและฟังก์ชันที่สำคัญ
API ของ Cloud DNS ResourceRecordSets
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Cloud DNS ManagedZone และ ResourceRecordSets ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ gcloud เพื่อจัดการโดเมนและโดเมนย่อยของคุณ ความละเอียดสูงสุดของคุณ
Google Compute Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับ Google Compute Engine โดยการสร้าง VM ขึ้นมา ติดตั้งซอฟต์แวร์ และทำให้ VM เหล่านั้นใช้งานได้บนอินเทอร์เน็ตผ่านตัวจัดสรรภาระงานเครือข่าย
การใช้ BigQuery กับ Python
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ BigQuery ด้วย Python
การจัดการตัวประมวลผล Document AI ด้วย Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการตัวประมวลผล Document AI ด้วย Python
การจัดการบ็อตด้วย Google Cloud Armor + reCAPTCHA
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงานและบริการแบ็กเอนด์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นคุณจะสร้างกฎการจัดการบ็อต Cloud Armor และดูวิธีที่กฎดังกล่าวปกป้องแบ็กเอนด์ของคุณ
การเรียกใช้งาน BigQuery ควบคู่ไปกับเวิร์กโฟลว์
ใน Codelab นี้ คุณจะเห็นวิธีเรียกใช้งาน BigQuery กับชุดข้อมูล Wikipedia ควบคู่ไปกับฟีเจอร์การทำซ้ำแบบคู่ขนานของ Workflows
บัฟเฟอร์คำขอ HTTP ด้วย Cloud Tasks
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้างและใช้คิว Cloud Tasks ปกติสำหรับงานเป้าหมาย HTTP ก่อน จากนั้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การลบล้าง HTTP URI ระดับคิวและ BufferTask API ใหม่เพื่อบัฟเฟอร์คำขอ HTTP กับ Cloud Tasks ได้ง่ายขึ้น
การจำกัดอัตราด้วย Cloud Armor
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงานและบริการแบ็กเอนด์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นคุณจะสร้างนโยบายการจำกัดอัตราของ Cloud Armor และทำความเข้าใจวิธีที่นโยบายดังกล่าวปกป้องแบ็กเอนด์ของคุณ
การจัดสรรและการใช้คลัสเตอร์ Hadoop/Spark ที่มีการจัดการด้วย Cloud Dataproc (บรรทัดคำสั่ง)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเริ่มคลัสเตอร์ Spark/Hadoop ที่มีการจัดการโดยใช้ Dataproc ส่งงาน Spark ตัวอย่าง และปิดคลัสเตอร์ของคุณโดยใช้บรรทัดคำสั่ง
การผสานรวม Dialogflow กับ Google Chat
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มแอป Chat ที่ใช้จัดตารางเวลาการนัดหมายซึ่งสนับสนุนโดย Dialogflow และ Google ปฏิทินให้ทำงานใน Google Chat ได้ คุณจะสร้างและทำให้ข้อความ Google Chat ที่กำหนดเองใช้งานได้
แก้ปัญหาด้วย Gemini CodeLab
CodeLab นี้สาธิตการใช้ Gemini สำหรับ Google Cloud เพื่อเร่งการแก้ไขปัญหาและการแก้ไขปัญหา คุณจะทำความคุ้นเคยกับ Gemini ในการสรุปบันทึก อธิบายข้อผิดพลาด และช่วยในการหาวิธีแก้ปัญหา
Codelab เกี่ยวกับความสามารถเว็บ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ลองใช้ API ของเว็บต่างๆ ที่เป็น API ใหม่เอี่ยมหรือพร้อมให้ใช้งานหลัง Flag เท่านั้น
การจัดการการขึ้นต่อกันด้วย Artifact Registry
ดูวิธีจัดการทรัพยากร Dependency ด้วย Architect Registry
การตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ด้วย Identity-Aware Proxy
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างเว็บแอปพลิเคชัน จำกัดการเข้าถึงให้เฉพาะผู้ใช้ที่ระบุ และใช้ข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้ที่ตรวจสอบสิทธิ์แล้วในโปรแกรม
ตั้งค่าและไปยังโปรเจ็กต์ Google โปรเจ็กต์แรกของคุณ
ดูวิธีสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud, ตั้งค่าและไปยังส่วนต่างๆ ของ Google Cloud Console ตลอดจนเข้าถึงบริการที่ใช้บ่อยที่สุดบางรายการใน Cloud Console
เรียกใช้โมเดลการพยากรณ์สภาพอากาศ WRF ด้วยตัวเลขแบบไหล Slurm-GCP
Codelab นี้จะแนะนำวิธีเรียกใช้ WRF® บน Google Cloud Platform โดยใช้โซลูชัน Slurm-GCP จาก SchedMD
การสื่อสารแบบเรียลไทม์ด้วย WebRTC
ดูวิธีสตรีมสื่อและข้อมูลระหว่าง 2 เบราว์เซอร์ ทำความเข้าใจ API และเทคโนโลยีหลักของ WebRTC จับภาพและจัดการรูปภาพโดยใช้ getUserMedia, CSS และองค์ประกอบ Canvas ตั้งค่าการเชื่อมต่อแบบเพียร์และแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างเบราว์เซอร์โดยตรงโดยใช้ช่องข้อมูล สุดท้าย ให้ตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์รับสัญญาณโดยใช้ Node.js
รับการอัปเดตตำแหน่งใน Android ด้วย Kotlin
ดูวิธีรับการอัปเดตตําแหน่งสําหรับ Android (รวมถึง Android 11)
การทดสอบพื้นฐานการคาดการณ์ออนไลน์ Vertex AI ด้วย HEY
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำการทดสอบพื้นฐานโดยใช้ HEY และคาดการณ์เมตริกการตรวจสอบระบบคลาวด์
วัดประสิทธิภาพด้วย web-vitals.js, Google Analytics และ BigQuery
วัด Core Web Vitals แบบเรียลไทม์ด้วย web-vitals.js และ Google Analytics จากนั้นวิเคราะห์ผลลัพธ์โดยใช้ BigQuery
เรียกใช้ API จากโปรเจ็กต์ Google Cloud
ดูวิธีสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud แล้วเรียกใช้ API จากภายในโปรเจ็กต์นั้น
Vertex AI เข้าถึงปลายทางการคาดการณ์ออนไลน์แบบส่วนตัวโดยใช้ PSC
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึงการคาดการณ์ออนไลน์โดยใช้การเชื่อมต่อบริการส่วนตัว
การใช้ BigQuery กับ Node.js
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ BigQuery กับไลบรารีไคลเอ็นต์ Node.js
clasp - CLI สคริปต์ Apps
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ "CLA" ของ Apps Script เพื่อดึง พุช และทำให้โปรเจ็กต์ Apps Script ใช้งานได้จากบรรทัดคำสั่ง
คำนวณ Pi บน Compute Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Compute Engine ใหม่ คอมไพล์และเรียกใช้โปรแกรมเพื่อคำนวณ Pi จนถึงทศนิยมนับล้านตำแหน่ง
การติดตั้งใช้งานอย่างต่อเนื่องกับ Google Kubernetes Engine (GKE) ด้วย Cloud Build
ดูวิธีทำให้ภาระงานที่มีคอนเทนเนอร์ใช้งานได้อย่างต่อเนื่องกับ GKE ด้วย Cloud Build
การเริ่มต้นใช้งาน App Engine (Python 3)
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเว็บแอปแบบง่ายด้วย Python บน Google App Engine
เพิ่มประสิทธิภาพให้กับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาของคุณด้วย Gemini Code Assist
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีที่ Gemini Code Assist ช่วยเหลือคุณในขั้นตอนสำคัญๆ ของวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDLC) เช่น การออกแบบ การสร้าง & ทดสอบ และการใช้งาน เราจะออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชันทั้งหมดและทำให้ใช้งานได้บน Google Cloud
ค้นหาชุดข้อมูล Wikipedia ใน BigQuery
ใน Code Lab นี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของ BigQuery และวิธีใช้ BigQuery เพื่อค้นหาข้อมูลจำนวนหลายเทราไบต์ เช่น ชุดข้อมูล Wikipedia
ทำให้แอป Spring Boot ใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมมาตรฐานของ App Engine
ดูวิธีสร้างแอป Spring Boot แบบง่ายและติดตั้งใช้งานในสภาพแวดล้อมมาตรฐานของ App Engine
ทำให้แอป ASP.NET ใช้งานได้กับเซิร์ฟเวอร์ Windows บน Compute Engine
ใน Code Lab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้แอป ASP.NET แบบง่ายใช้งานได้ในเซิร์ฟเวอร์ Windows บน Google Compute Engine
การใช้ BigQuery กับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ BigQuery ด้วย C#
สร้างไคลเอ็นต์ Django ฟรอนท์เอนด์สำหรับแอป Dialogflow
ดูวิธีสร้างไคลเอ็นต์ Django ฟรอนท์เอนด์เพื่อสร้างประสบการณ์การสนทนาสําหรับแอป Dialogflow
การพัฒนา InnerLoop โดยใช้ Cloud Workstations กับ Python
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Python ในสภาพแวดล้อมที่สร้างโดยใช้คอนเทนเนอร์โดยใช้ Cloud Workstations
รายการ Cloud Armor NamedIP
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับรายการที่อยู่ IP ที่มีชื่อของ Google Cloud Armor กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะกำหนดค่ารายการที่อยู่ IP ที่มีชื่อภายในนโยบายความปลอดภัยและตรวจสอบการเชื่อมต่อได้
สร้างและเปิดแอป ASP.NET Core จาก Google Cloud Shell
ใน Code Lab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและเปิดแอป ASP.NET Core จาก Google Cloud Shell โดยไม่ต้องออกจากเบราว์เซอร์เลย
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Cloud Bigtable
ใน Codelab นี้ คุณจะได้รู้จักกับ Cloud Bigtable พร้อมไคลเอ็นต์ Java HBase คุณจะโหลดข้อมูล จากนั้นเรียกใช้การค้นหาและพล็อตข้อมูลบนแผนที่
สภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Python ในสภาพแวดล้อมที่สร้างโดยใช้คอนเทนเนอร์โดยใช้ Cloud Workstations
ทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้ใน App Engine
ใน Code Lab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้แอป ASP.NET Core ใช้งานได้กับ Google App Engine
การพัฒนา InnerLoop ด้วย Java - SpringBoot
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถต่างๆ ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Java ในสภาพแวดล้อมที่มีคอนเทนเนอร์
การควบคุมบริการ VPC - Codelab การป้องกัน BigQuery I
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีปกป้อง BigQuery API โดยใช้ การควบคุมบริการ VPC Codelab เริ่มต้นโดยไม่มีบริการ API ที่มีการป้องกันโดยขอบเขตบริการ ซึ่งทำให้เรียกใช้การค้นหาในชุดข้อมูลสาธารณะได้ และบันทึกผลลัพธ์ลงในตารางโปรเจ็กต์
Vertex AI:ใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองกับ Sklearn เพื่อประมวลผลล่วงหน้าและโพสต์ข้อมูลการประมวลผลสำหรับการคาดการณ์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองบน Vertex AI เพื่อเขียนตรรกะการประมวลผลล่วงหน้าและการประมวลผลภายหลังที่กำหนดเอง
การเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลที่มีการจัดการครบวงจรจาก Cloud Run
ผสานรวมฐานข้อมูลแบบ Serverless กับแอปพลิเคชันที่ทำงานใน Cloud Run, กำหนดค่าบริการเพื่อใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Cloud Spanner และ Cloud Firestore
สร้าง ฝึก และติดตั้งใช้งานโมเดล XGBoost บน Cloud AI Platform
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้แนะนำเวิร์กโฟลว์ ML ที่สมบูรณ์บน GCP ซึ่งได้แก่ การนำเข้าข้อมูลจาก BigQuery, การสร้างโมเดล XGBoost ในอินสแตนซ์ Cloud AI Platform Notebooks และการทำให้โมเดลใช้งานได้ใน AI Platform
กำลังเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ AlloyDB ส่วนตัวจากแอปพลิเคชันที่ทำงานบน GKE Autopilot
ดูวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชันที่ทำงานบน GKE Autopilot กับอินสแตนซ์ส่วนตัวของฐานข้อมูล AlloyDB
สร้างส่วนเสริมของ Google Workspace ด้วย Node.js และ Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างส่วนเสริมของ Google Workspace โดยใช้ Node.js และ Cloud Run
บทแนะนำเบื้องต้นสำหรับการควบคุมบริการ VPC 1
ในห้องทดลองนี้ เราจะสร้างขอบเขตการควบคุมบริการ VPC และใช้ขอบเขตดังกล่าวเพื่อปกป้องโปรเจ็กต์ จากนั้นเราจะกระตุ้นให้เกิดการละเมิดข้อมูลขาเข้าของการควบคุมบริการ VPC และแนะนำขั้นตอนการแก้ปัญหาการปฏิเสธ เมื่อจบห้องทดลองนี้ คุณจะเข้าใจวิธีใช้การควบคุมบริการ VPC เพื่อปกป้องทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น
การเริ่มต้นใช้งาน Web Serial API
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างหน้าเว็บที่โต้ตอบกับบอร์ด BBC micro:bit เพื่อแสดงภาพบนจอ LED 5x5 ของ BBC คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Web Serial API และวิธีใช้สตรีมที่อ่านได้ เขียนได้ และเปลี่ยนรูปแบบเพื่อสื่อสารกับอุปกรณ์แบบอนุกรมผ่านเบราว์เซอร์
บทแนะนำพื้นฐานเกี่ยวกับการควบคุมบริการ VPC II - การแก้ปัญหาการละเมิดข้อมูลขาออก
ในห้องทดลองนี้ เราจะสร้างขอบเขตการควบคุมบริการ VPC และใช้ขอบเขตดังกล่าวเพื่อปกป้องโปรเจ็กต์ จากนั้นเราจะกระตุ้นให้เกิดการละเมิดข้อมูลขาออกในการควบคุมบริการ VPC และแนะนำขั้นตอนการแก้ปัญหาการปฏิเสธด้วยการสร้างกฎข้อมูลขาออก เมื่อจบห้องทดลองนี้ คุณจะเข้าใจวิธีใช้การควบคุมบริการ VPC เพื่อปกป้องทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น
การวิเคราะห์โมเดล ML ทางการเงินที่ทำให้ใช้งานได้บน Cloud AI Platform ด้วยเครื่องมือ What-if
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล XGBoost บนชุดข้อมูลทางการเงิน ทำให้โมเดลใช้งานได้กับ Cloud AI Platform และวิเคราะห์โมเดลด้วยเครื่องมือ What-if
เพิ่มการนำทางแบบทันทีและการเปลี่ยนหน้าอย่างราบรื่นไปยังเว็บแอป
เรียนรู้วิธีเพิ่มการนำทางแบบทันทีและการเปลี่ยนหน้าอย่างราบรื่นไปยังเว็บแอปด้วย API ล่าสุดที่พร้อมใช้งานใน Google Chrome
สร้างอินเทอร์เฟซที่ปรับให้เข้ากับผู้ใช้ได้ด้วยคำค้นหาสื่อตามค่ากำหนด
เรียนรู้วิธีสร้างเว็บฟอร์มแบบปรับขนาดได้ ซึ่งผู้ใช้แต่ละรายจะได้รับอินเทอร์เฟซที่ปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการของตน ณ เวลานั้นๆ
การจัดสรรภาระงานเครือข่ายแบบถ่วงน้ำหนักต่ออินสแตนซ์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายเพื่อกระจายการรับส่งข้อมูลในอินสแตนซ์แบ็กเอนด์ของตัวจัดสรรภาระงานตามน้ำหนักที่รายงานโดยการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของ HTTP โดยใช้การจัดสรรภาระงานแบบถ่วงน้ำหนัก
ให้สิทธิ์เข้าถึงโปรเจ็กต์ด้วย IAM
Codelab นี้จะแสดงวิธีใช้ Google Cloud Console เพื่อมอบบทบาท Identity and Access Management (IAM) ให้กับผู้ใช้หลักของโปรเจ็กต์
Vertex AI สร้างสมุดบันทึกที่ปลอดภัยซึ่งผู้ใช้จัดการ
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าสมุดบันทึกที่จัดการโดยผู้ใช้อย่างปลอดภัย
Codelab การเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อในแอปในอุปกรณ์แบบเรียลไทม์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้โมเดล TFLite ใช้งานได้เพื่อปรับเปลี่ยนแอปให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละรายและเพิ่มประสิทธิภาพการซื้อในแอป
เพิ่มการจัดประเภทข้อความในอุปกรณ์ลงในแอปด้วย TensorFlow Lite และ Firebase - iOS Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การจัดประเภทข้อความด้วย Firebase และ TensorFlow Lite
เพิ่มคำแนะนำในแอปด้วย TensorFlow Lite และ Firebase - iOS Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างเครื่องมือแนะนำเนื้อหาสำหรับแอปโดยใช้ Tensorflow และ Firebase
เพิ่มคำแนะนำลงในแอปด้วย TensorFlow Lite และ Firebase - Android Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างเครื่องมือแนะนำเนื้อหาสำหรับแอปโดยใช้ Tensorflow และ Firebase
เพิ่มการจัดประเภทข้อความในอุปกรณ์ลงในแอปด้วย TensorFlow Lite และ Firebase - Android Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การจัดประเภทข้อความด้วย Firebase และ TensorFlow Lite
ติดตั้ง ABAP Platform แบบทดลองใช้ปี 2022 บน Google Cloud Platform และติดตั้ง ABAP SDK
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ติดตั้ง ABAP Platform Trial 202
สร้างผู้ช่วย Search สิทธิบัตรด้วย AlloyDB และ Vertex AI Agent Builder - ตอนที่ 2
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันแชทที่อาศัยความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาสิทธิบัตร และนำผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องตามบริบทมาพิจารณาเป็นต้นฉบับของชุดข้อมูลสิทธิบัตร
กำหนดค่าการตรวจสอบสิทธิ์ ABAP SDK โดยใช้โทเค็นสำหรับ SAP ที่โฮสต์บน Compute Engine VM และเรียกใช้ API การตรวจสอบที่อยู่
ใน Codelab นี้ คุณจะได้กำหนดค่าการตรวจสอบสิทธิ์ ABAP SDK โดยใช้โทเค็นสำหรับ SAP ที่โฮสต์บน VM ของ Compute Engine และเรียกใช้ Address Verification API
Thread Border Router - เทรด 1.2 Multicast
เทรด 1.2 ขอแนะนํา Multicast ในเครือข่ายเทรด ซึ่งช่วยให้การสื่อสารแบบหลายแคสต์ระหว่างกลุ่มเครือข่ายเทรดและกลุ่มเครือข่าย Wi-Fi/อีเทอร์เน็ต) Codelab นี้จะแนะนําขั้นตอนในการตั้งค่าและเล่นด้วยฟีเจอร์ Thread 1.2 Multicast
การพัฒนาด้วย API ของ OpenThread
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ OpenThread API เพื่อเริ่มเครือข่ายชุดข้อความ ตรวจสอบและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของบทบาทอุปกรณ์ รวมถึงส่งข้อความ UDP ในฮาร์ดแวร์จริง
Thread Border Router - การเชื่อมต่อ IPv6 แบบ 2 ทิศทางและการค้นพบบริการที่ใช้ DNS
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ OTBR เป็นเราเตอร์ Thread Border มาตรฐาน ค้นหาและเข้าถึงอุปกรณ์ Thread จากโทรศัพท์มือถือที่เชื่อมต่อในเครือข่าย Wi-Fi เดียวกัน
สร้างเครือข่าย Thread ด้วยกระดาน Silicon Labs EFR32 และ OpenThread โดยใช้ Simplicity Studio v5
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องตั้งโปรแกรม OpenThread ในฮาร์ดแวร์จริง สร้างและจัดการเครือข่ายเทรด และส่งข้อความระหว่างโหนด
การจำลองเครือข่ายเทรดด้วย OpenThread
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องจําลองเครือข่ายชุดข้อความในอุปกรณ์เสมือนโดยใช้ OpenThread ในเครื่อง Linux หรือ Mac OS
จำลองเครือข่ายเทรดโดยใช้ OTNS
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ OTNS CLI และการแสดงภาพบนเว็บเพื่อเพิ่ม/ย้าย/ลบโหนดในเครือข่ายเทรดจําลอง และสังเกตวิธีที่เครือข่ายปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงโทโพโลยี
สร้างเครือข่ายเทรดด้วยคณะกรรมการพัฒนา B91 และ OpenThread
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องเขียนโปรแกรม OpenThread บนฮาร์ดแวร์จริง สร้างและจัดการเครือข่าย Thread และส่งข้อความระหว่างโหนดต่างๆ
การทดสอบเครือข่ายเทรดด้วยการแสดงภาพ
ใน Codelab นี้ คุณจะทําการทดสอบฟังก์ชันการทํางานของชุดข้อความแบบเปิดด้วยการแสดงภาพโดยใช้อินเทอร์เฟซบนเว็บ
Thread Border Router - ให้การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตผ่าน NAT64
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างเราเตอร์เส้นขอบ OpenThread ที่มีการรองรับ NAT64 และใช้อุปกรณ์ในเครือข่ายนั้นเพื่อเข้าถึงเฉพาะทรัพยากร IPv4 จากอินเทอร์เน็ตได้
การจำลองเครือข่ายเทรดโดยใช้ OpenThread ใน Docker
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องจําลองเครือข่ายชุดข้อความในอุปกรณ์เสมือนโดยใช้ OpenThread ใน Docker
สร้างเครือข่ายเทรดด้วย ESP32H2 และ ESP Thread Border Router Board
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องตั้งโปรแกรม OpenThread ในฮาร์ดแวร์จริง สร้างและจัดการเครือข่ายเทรด และส่งข้อความระหว่างโหนด
สร้างเครือข่าย Thread ด้วยกระดาน nRF52840 และ OpenThread
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องตั้งโปรแกรม OpenThread ในฮาร์ดแวร์จริง สร้างและจัดการเครือข่ายเทรด และส่งข้อความระหว่างโหนด
AdMob+Firebase 101 Unity: การตั้งค่าและ ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Analytics
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Analytics สำหรับ Firebase เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้โดยใช้เหตุการณ์ในแอป
ส่งเหตุการณ์ในเว็บไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีส่งเหตุการณ์ภายนอกไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol(เว็บ)
Private Service Connect สำหรับ Google APIs
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Private Service Connect สำหรับ Google APIs กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะสร้างปลายทางบริการสำหรับ API พื้นที่เก็บข้อมูล สร้างที่เก็บข้อมูลของพื้นที่เก็บข้อมูลระบบคลาวด์ และอื่นๆ ทำการตรวจสอบโดยใช้ DNS
ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้ง่ายๆ: Vision AI บน Spring Boot และ Java
เราจะสร้างแอปพลิเคชัน Computer Vision โดยใช้ Spring Boot และ Java เพื่อให้คุณปลดล็อกศักยภาพของการจดจำและการวิเคราะห์รูปภาพในโปรเจ็กต์ของคุณ
สร้าง Actions สำหรับ Google Assistant โดยใช้ Actions SDK (ระดับ 1)
ดูข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาด้วย Google Assistant
สร้าง Actions สำหรับ Google Assistant โดยใช้ Actions SDK (ระดับ 2)
ดูข้อมูลพื้นฐานในการพัฒนาด้วย Google Assistant
การพัฒนาด้วย Cloud Shell และ โค้ดของ Cloud
ทำความรู้จักฟีเจอร์และความสามารถของ Cloud Shell และ Cloud Shell Editor
การเพิ่มแบนเนอร์ AdMob และโฆษณาเนทีฟแบบอินไลน์ลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มโฆษณาแบบอินไลน์ (แบนเนอร์และเนทีฟ) ของ AdMob ลงในแอป Flutter
AdMob+Firebase 102 Android: ปรับแต่งลักษณะการทำงานของแอปโดยไม่ต้องอัปเดตแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase เพื่อเปลี่ยนลักษณะการทำงานของแอปโดยไม่ต้องอัปเดต นอกจากนี้ยังพูดถึงวิธีทำการทดสอบ A/B เพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุด
แนวคิดขั้นสูงของ Accelerated Mobile Pages
Codelab นี้จะแนะนําแนวคิดหลักของ Accelerated Mobile Pages และแตกต่างจากเอกสาร HTML แบบเดิม ซึ่งทําได้โดยการสร้างและตรวจสอบความถูกต้องของเอกสาร AMP
พื้นฐานสำคัญของ Accelerated Mobile Pages
Codelab นี้จะแนะนําแนวคิดหลักของ Accelerated Mobile Pages และแตกต่างจากเอกสาร HTML แบบเดิม ซึ่งทําได้โดยการสร้างและตรวจสอบความถูกต้องของเอกสาร AMP
ดึงดูดผู้ใช้ด้วย Action for Google Assistant
ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพการดําเนินการด้วยฟีเจอร์ต่างๆ ที่ช่วยให้ผู้ใช้กลับมาใช้งานอยู่เรื่อยๆ
การใช้ตัวจัดสรรภาระงาน HTTP แบบไฮบริดเพื่อเข้าถึงกลุ่มปลายทางของเครือข่าย
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ตัวจัดสรรภาระงานแบบผสมของ HTTP ภายนอกเพื่อเข้าถึงกลุ่มปลายทางเครือข่าย (NEG)
Cloud IDS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Cloud IDS กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะสร้างปลายทาง Cloud IDS, สร้างการรับส่งข้อมูลภัยคุกคาม และวิเคราะห์ผลลัพธ์
การเพิ่มโฆษณา AdMob ลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มแบนเนอร์ โฆษณาคั่นระหว่างหน้า และโฆษณาที่มีการให้รางวัลลงในแอป Flutter
การใช้ Private Service Connect เพื่อเผยแพร่และใช้บริการ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect เพื่อเผยแพร่และใช้บริการ
AdMob+Firebase 102 Unity: ปรับแต่งลักษณะการทำงานของแอปโดยไม่ต้องอัปเดตแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase เพื่อเปลี่ยนลักษณะการทำงานของแอปโดยไม่ต้องอัปเดต นอกจากนี้ยังพูดถึงวิธีทำการทดสอบ A/B เพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุด
การเพิ่มโฆษณาเปิดแอปของ AdMob ลงในแอป Unity
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเพิ่มโฆษณาเปิดแอปของ AdMob ลงในแอป Unity
การใช้ Private Service Connect เพื่อเผยแพร่และใช้บริการด้วย GKE
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect เพื่อเผยแพร่และใช้บริการในสภาพแวดล้อม GKE
AdMob+Firebase 101 Android: การตั้งค่า & ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Analytics
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Analytics สำหรับ Firebase เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้โดยใช้เหตุการณ์ในแอป
Loglab การถดถอยแบบโลจิสติก
Codelab นี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยแบบโลจิสติกส์เพื่อทำความเข้าใจระดับของฟีเจอร์ เช่น เพศ กลุ่มอายุ เวลาในการแสดงผล และประเภทเบราว์เซอร์ที่เกี่ยวข้องกับแนวโน้มของผู้ใช้ที่จะคลิกโฆษณา คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญที่มีคุณภาพสูงมากพอที่จะสร้างรูปแบบเพื่อให้
กำหนดเส้นทางการแจ้งเตือนการตรวจสอบ Datadog ไปยัง Google Cloud ด้วย Eventarc (ส่วนที่ 1)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดเส้นทางการแจ้งเตือนการตรวจสอบ Datadog ไปยัง Google Cloud ด้วย Eventarc
รูปภาพรายวัน: ห้องทดลอง 3 - สร้างภาพต่อกันจากรูปภาพล่าสุด
ใน Code Lab นี้ คุณสร้างบริการ Cloud Run ที่เรียกใช้โดย Cloud Scheduler ตามช่วงเวลาปกติเพื่อสร้างภาพต่อกันของรูปภาพล่าสุด
Cloud Spanner: สร้างลีดเดอร์บอร์ดเกมด้วย Java
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างลีดเดอร์บอร์ดสำหรับการเล่นเกมโดยใช้ตารางฐานข้อมูล Cloud Spanner ที่มีคอลัมน์การประทับเวลาคอมมิต
ทริกเกอร์ Cloud Run ด้วยเหตุการณ์ Eventarc
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์หลักของ Eventarc
Pic-a-daily: Lab 1 - จัดเก็บและวิเคราะห์รูปภาพ (Java เนทีฟ)
ใน Code Lab นี้ คุณสร้างบริการ Java โดยใช้ประโยชน์จากการสนับสนุนของ Google สำหรับ Native Java Client Libraries และทำให้บริการนั้นใช้งานได้ใน Cloud Run บริการนี้เรียกใช้การวิเคราะห์รูปภาพโดยใช้ Vision API เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ของ Cloud Storage และบันทึกผลการวิเคราะห์ไว้ในคอลเล็กชัน Firestore
เชื่อมต่อแอป Spring Boot กับ Cloud SQL
ดูวิธีเชื่อมต่อแอป Spring Boot กับ Cloud SQL
การเริ่มต้นใช้งาน Cloud Shell gcloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเชื่อมต่อกับทรัพยากรการคำนวณที่โฮสต์บน Google Cloud Platform ผ่านเว็บ
Pic-a-daily: จัดเก็บและวิเคราะห์รูปภาพด้วยไลบรารีของไคลเอ็นต์ Java Native ของ Google
ใน Code Lab นี้ คุณสร้างบริการ Java โดยใช้ประโยชน์จากการสนับสนุนของ Google สำหรับ Native Java Client Libraries และทำให้บริการนั้นใช้งานได้ใน Cloud Run บริการนี้เรียกใช้การวิเคราะห์รูปภาพโดยใช้ Vision API เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ของ Cloud Storage และบันทึกผลการวิเคราะห์ไว้ในคอลเล็กชัน Firestore
รูปภาพรายวัน: ห้องปฏิบัติการ 5 - การล้างข้อมูลหลังการลบรูปภาพ
ใน Code Lab นี้ คุณสร้างบริการ Cloud Run ใหม่ที่ Eventarc จะทริกเกอร์เมื่อรูปภาพถูกลบใน Cloud Storage ในทางกลับกัน บริการจะลบภาพขนาดย่อของรูปภาพใน Cloud Storage และข้อมูลเมตาในคอลเล็กชัน Firestore
พัฒนาสู่ผลิตภัณฑ์ใน 3 ขั้นตอนง่ายๆ ด้วย Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างเว็บแอปแบบง่าย เรียกใช้ในสภาพแวดล้อมของนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบส่วนตัว แล้วเรียกใช้ในคอนเทนเนอร์โดยใช้ Docker และสุดท้ายคือทำให้แอปเดียวกันใช้งานได้ในระบบคลาวด์
Pic-a-daily: Lab 1 - จัดเก็บและวิเคราะห์รูปภาพ (Java)
ใน Code Lab นี้ คุณสร้าง Cloud Function (Java) ที่เรียกใช้การวิเคราะห์รูปภาพโดยใช้ Vision API เพื่อตอบสนองต่อเหตุการณ์ Cloud Storage และบันทึกผลลัพธ์การวิเคราะห์ในคอลเล็กชัน Firestore
สวัสดี Cloud Run ด้วย Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเริ่มต้นใช้งาน Cloud Run ด้วยการทำให้และเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะแบบ Serverless ได้ (ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานที่ตัดออก) Cloud Run มีตัวเลือกที่มีการจัดการครบวงจรและช่วยให้เรียกใช้บนคลัสเตอร์ GKE ได้
แอปพลิเคชัน Spring Boot ที่มี Cloud Datastore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีใช้ Spring Cloud GCP เพื่อเขียนและอ่านออบเจ็กต์จาก Datastore
สร้างและเปิดแอป Spring Boot Java จาก Cloud Shell
เรียนรู้วิธีสร้างและเปิดแอป Java Spring Boot จาก Cloud Shell โดยไม่ต้องออกจากเบราว์เซอร์
สวัสดี Cloud Run กับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเริ่มต้นใช้งาน Cloud Run โดยการทำให้และเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะแบบ Serverless ได้ (โดยไม่มีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานออกไป) Cloud Run มีตัวเลือกที่มีการจัดการครบวงจรและช่วยให้เรียกใช้บนคลัสเตอร์ GKE ได้
การเชื่อมต่อ Cloud Spanner กับ GKE Autopilot
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เชื่อมต่อบริการตัวอย่างที่ทำงานบน GKE Autopilot กับ Cloud Spanner
สร้างแอปพลิเคชัน Kotlin Spring ด้วย Google Cloud Platform
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Spring โดยใช้ Kotlin และผสานรวมกับเทคโนโลยี Google Cloud Platform หลายอย่าง เช่น Cloud Pub/Sub และ Cloud SQL
การรับส่งข้อความด้วยการผสานรวม Spring และ Google Cloud Pub/Sub
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Spring Boot 2 แอปพลิเคชันที่จะแลกเปลี่ยนข้อความผ่าน Spring Integration โดยใช้ Google Cloud Pub/Sub ในเบื้องหลัง
Cloud Spanner: ฐานข้อมูลแรกของคุณ
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้างอินสแตนซ์ Google Cloud Spanner ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ว่างเปล่า และเรียนรู้วิธีโหลดข้อมูลตัวอย่างและค้นหาข้อมูลดังกล่าว
การใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความกับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความด้วย C#
รูปภาพรายวัน: Lab 1 - จัดเก็บและวิเคราะห์รูปภาพ
ใน Code Lab นี้ คุณสร้าง Cloud Function ที่เรียกใช้การวิเคราะห์รูปภาพโดยใช้ Vision API เพื่อตอบกลับเหตุการณ์ของ Cloud Storage และบันทึกผลลัพธ์การวิเคราะห์ไว้ในคอลเล็กชัน Firestore
สร้างบ็อต Slack ด้วย Node.js ใน Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและเรียกใช้บ็อต Slack บน Google Cloud โดยใช้ Cloud Run ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มประมวลผลที่มีการจัดการครบวงจรและปรับขนาดคอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะโดยอัตโนมัติ
Pic-a-daily: Lab 2—สร้างภาพขนาดย่อของรูปภาพ
ใน Code Lab นี้ คุณสร้างบริการ Cloud Run ที่สร้างภาพขนาดย่อของรูปภาพเพื่อตอบกลับเหตุการณ์ Cloud Storage ที่ส่งผ่านหัวข้อ Pub/Sub
กำหนดเส้นทางการแจ้งเตือนการตรวจสอบ Datadog ไปยัง Google Cloud ด้วย Eventarc (ส่วนที่ 2)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีตอบสนองต่อการแจ้งเตือนการตรวจสอบของ Datadog ด้วย Eventarc และ Workflows
โพสต์การแลกเปลี่ยนเกม Cloud Spanner
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้บริการสินค้าและบริการโพสต์การซื้อขายเพื่อทำงานกับ Cloud Spanner
Cloud Spanner: สร้างลีดเดอร์บอร์ดเกมด้วย C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างลีดเดอร์บอร์ดสำหรับการเล่นเกมโดยใช้ตารางฐานข้อมูล Cloud Spanner ที่มีคอลัมน์การประทับเวลาคอมมิต
การใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความกับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความกับ Python
การใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความกับ Node.js
ใน Codelab นี้ คุณจะถอดเสียงไฟล์เสียงไปใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความกับ Node.js ได้
Cloud Spanner ที่มี ORM ของ Hibernate
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Java พื้นฐานที่ใช้ Hibernate เพื่อคงข้อมูลใน Cloud Spanner
Pic-a-daily: ห้องทดลอง 4 - สร้างฟรอนท์เอนด์ของเว็บ
ใน Codelab นี้ คุณสามารถสร้างฟรอนท์เอนด์ของเว็บบน Google App Engine ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพ เรียกดูรูปภาพที่อัปโหลด ภาพขนาดย่อ และภาพต่อกันล่าสุด
ทำให้คอนเทนเนอร์ใช้งานได้และเรียกใช้คอนเทนเนอร์ด้วย Cloud Run บน Node.js
ดูวิธีการทําให้คอนเทนเนอร์ใช้งานได้ด้วย Cloud Run บน Node.js
วิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Go บน Cloud Run กับ Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล PostgreSQL
เครื่องมือเชื่อมต่อ Cloud SQL Go เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Go กับฐานข้อมูล Cloud SQL อย่างปลอดภัย Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการครบวงจรซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP
การดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Secret Manager ด้วย Spring Boot
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Microservice สำหรับ Spring Boot และเรียกข้อมูลข้อมูลลับ / การกำหนดค่าที่เก็บไว้ใน Secret Manager ได้
รูปภาพรายวัน: ห้องปฏิบัติการ 6 - การเรียบเรียงด้วยเวิร์กโฟลว์
ใน Code Lab นี้ คุณสร้าง Pic-a-daily เวอร์ชันที่มีการจัดการได้โดยใช้เวิร์กโฟลว์
Cloud Spanner: สร้างลีดเดอร์บอร์ดเกมด้วย Go
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างลีดเดอร์บอร์ดสำหรับการเล่นเกมโดยใช้ตารางฐานข้อมูล Cloud Spanner ที่มีคอลัมน์การประทับเวลาคอมมิต
แอปพลิเคชัน Spring Boot ที่มี Cloud Spanner
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Spring Cloud GCP เพื่อเขียนและอ่านข้อมูลจากฐานข้อมูล Cloud Spanner
การติดตามแบบกระจายด้วย Spring Cloud Sleuth และ Cloud Trace
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Microservice สำหรับ Spring Boot แบบง่ายและเพิ่มความสามารถในการติดตามแบบกระจายโดยใช้เงื่อนไขเริ่มต้นการติดตาม GCP สำหรับ Spring Cloud ซึ่งจัดเก็บข้อมูลการติดตามบน Cloud Trace
Cloud Spanner กับ terform
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Terraform เพื่อสร้างและจัดการทรัพยากร Google Cloud Spanner
Django CMS บน Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Django CMS ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบ Serverless ซึ่งได้แก่ Cloud Run สำหรับเครื่องมือเว็บ, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับเนื้อหาสื่อ
แคชข้อมูลจากแอป Spring Boot ด้วย Memorystore
ดูวิธีแคชข้อมูลจากแอป Spring Boot ด้วย Memorystore
การเริ่มต้นใช้งาน Cloud Spanner กับการพัฒนาเกม
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้บริการโปรไฟล์ผู้เล่นและบริการจับคู่เกมเพื่อทำงานกับ Cloud Spanner
วิเคราะห์ประสิทธิภาพการผลิตด้วย Cloud Profiler
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Cloud Profiler ซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพจากสภาพแวดล้อมที่ใช้งานจริงอย่างต่อเนื่องซึ่งมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการต่ำ
ทำให้แอป Spring Boot Java ใช้งานได้กับ Kubernetes บน Google Kubernetes Engine
ดูวิธีทําให้แอป Spring Boot Java ใช้งานได้ใน Kubernetes บน GKE
การเชื่อมต่อกับ Cloud SQL: Compute Engine, IP ส่วนตัว และพร็อกซี Cloud SQL
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการเชื่อมต่อระหว่างอินสแตนซ์ Compute Engine และ Cloud SQL ภายในเครือข่ายภายในส่วนตัวของ Google โดยใช้พร็อกซี Cloud SQL
การเชื่อมต่อกับ Cloud SQL: IP สาธารณะและเครือข่ายที่ได้รับอนุญาต
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการเชื่อมต่ออย่างง่ายไปยังอินสแตนซ์ Cloud SQL ที่เข้าถึงได้จากทุกที่
การเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run (HTTP)
ดูวิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run
การทริกเกอร์เวิร์กโฟลว์ด้วย Eventarc
ดูวิธีกำหนดค่า Eventarc เพื่อทริกเกอร์เวิร์กโฟลว์ที่ผสานรวมกับ Cloud Run และ Pub/Sub เพื่อเรียกใช้กระบวนการทางธุรกิจที่ให้รางวัลแก่ลูกค้า
Codelab: สร้างส่วนขยาย Chrome ใน JavaScript ด้วย Gemini
เราจะสร้างส่วนขยาย Chrome ด้วย Gemini ใน Codelab นี้ เราจะเพิ่มฟีเจอร์ซ้ำเพื่อไปให้ถึงระดับซึ่งช่วยให้เราเพิ่มฟังก์ชันในหน้า Google Meet ได้
วิธีสร้างรูปภาพจาก Vertex AI และอัปโหลดไปยัง Google Ads
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างรูปภาพด้วย Vertex AI และส่งรูปภาพไปยัง Google Ads
การพัฒนาคอนเทนเนอร์ด้วย Dockerfile
Docker เป็นแพลตฟอร์มแบบเปิดสำหรับการพัฒนา จัดส่ง และเรียกใช้แอปพลิเคชัน เมื่อใช้ Docker คุณจะแยกแอปพลิเคชันออกจากโครงสร้างพื้นฐานและจัดการโครงสร้างพื้นฐานได้เหมือนแอปพลิเคชันที่มีการจัดการ Docker ช่วยให้คุณจัดส่งโค้ดได้เร็วขึ้น ทดสอบได้เร็วขึ้น
การเพิ่มวิดเจ็ตหน้าจอหลักลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างวิดเจ็ตหน้าจอหลักสำหรับแอป Flutter ใน iOS หรือ Android ได้ คุณจะเริ่มด้วยแอปข่าว Flutter พื้นฐาน จากนั้นใช้เฟรมเวิร์กเนทีฟเพื่อสร้าง UI สำหรับวิดเจ็ตเอง สุดท้าย คุณจะได้เรียนรู้วิธีแชร์ทรัพยากรและสร้างการสื่อสารระหว่างวิดเจ็ตกับแอปหลัก
การทำให้ Gating ใช้งานได้ด้วยการตรวจสอบสิทธิ์แบบไบนารี
การให้สิทธิ์แบบไบนารีคือการควบคุมความปลอดภัยเวลาทำให้ใช้งานได้ซึ่งดูแลให้มีเพียงการทำให้อิมเมจคอนเทนเนอร์ที่เชื่อถือได้ใช้งานได้บน Google Kubernetes Engine (GKE) หรือ Cloud Run เท่านั้น เมื่อใช้การให้สิทธิ์แบบไบนารี
Dataproc บน Google Compute Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ Dataproc บน Google Compute Engine (GCE)
สร้างโมเดล Spark ML ด้วย Google Dataproc
คุณจะต้องส่งงาน Spark ML ไปยังบริการ Dataproc ของ Google ใน Codelab นี้
Dataproc Serverless
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับ Dataproc Serverless รวมถึงวิธีเริ่มต้นใช้งานและวิธีเข้าถึงชุดฟีเจอร์มากมาย
การกำหนดค่า Eventarc เพื่อทริกเกอร์เวิร์กโฟลว์ที่ผสานรวมกับ GKE Autopilot และ Pub/Sub
ดูวิธีกำหนดค่า Eventarc เพื่อทริกเกอร์เวิร์กโฟลว์ที่ผสานรวมกับ GKE Autopilot และ Pub/Sub เพื่อเรียกใช้กระบวนการทางธุรกิจที่ให้รางวัลแก่ลูกค้า
จัดการข้อมูล FHIR จากแอป Android ด้วย OHS และ Google Cloud
สร้างแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่สำหรับการดูแลสุขภาพที่ปลอดภัย รองรับการปรับขนาด เป็นไปตามข้อกำหนด และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล พร้อม Android-FHIR SDK, OHS และ Google Cloud Healthcare API
ติดตามเหตุการณ์ใน WebView ด้วย Google Analytics สำหรับ Firebase
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียกใช้วิธีติดตามเหตุการณ์ในหน้าเว็บภายใน WebView ที่มี GA4F โดยการส่งต่อเหตุการณ์ไปยังโค้ดแบบเนทีฟ
LB ของ HTTP ภายนอกที่มี Advanced Traffic Management (Envoy) Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์การรับส่งข้อมูลขั้นสูงที่มีในตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายนอกใหม่
FraudFinder: จากข้อมูลดิบไปจนถึง AI ด้วย Vertex AI และ BigQuery
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างข้อมูลจากต้นทางถึงปลายทางไปยังระบบ AI เพื่อตรวจจับการประพฤติมิชอบแบบเรียลไทม์ใน Google Cloud เป้าหมายคือการเข้าใจวิธีพัฒนาจากข้อมูลดิบไปเป็นการใช้ไปป์ไลน์ ML ที่พร้อมใช้งานจริงบน Google Cloud
วาดเว็บไซต์: เปลี่ยนจินตนาการของคุณให้เป็นเว็บไซต์ด้วยโมเดล Gemini
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Cloud Run ที่จะเปลี่ยนภาพวาดของคุณให้เป็นโค้ดของเว็บไซต์ได้ในไม่กี่นาทีโดยใช้โมเดล Generative AI จาก Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro และอีกมากมาย
หน่วยประมวลผลเฉพาะทางที่มี Document AI (Python)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Procurement DocAI และเอกสาร Lending DocAI เพื่อแยกประเภทและแยกวิเคราะห์เอกสารเฉพาะทาง
สำรวจรูปแบบและบันทึกของ Dart
ใช้รูปแบบ ระเบียน และฟีเจอร์ใหม่อื่นๆ ของ Dart 3 เพื่อกำหนดรูปแบบการออกแบบ UI ใหม่ใน Flutter
เชิงปฏิบัติ: เวิร์กช็อป Women in Voice
มาสร้างการสนทนาระหว่างคุณและ Google Assistant ที่จะช่วยดึงข้อมูลกิจกรรมและข้อมูลวรรณกรรมของกลุ่มมีตติ้ง Women in Voice กัน
การรู้จำอักขระด้วยภาพ (OCR) ด้วย Document AI (Python)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้การรู้จำอักขระด้วยภาพ (OCR) ของเอกสาร PDF โดยใช้ Document AI และ Python คุณจะได้ศึกษาวิธีสร้างคำขอให้ประมวลผลทั้งแบบออนไลน์ (ซิงโครนัส) และแบบกลุ่ม (อะซิงโครนัส)
การลงมือปฏิบัติ: สร้างคู่มือรายการทีวี Google Chat ด้วย Google Workspace และ Dialogflow
เรียนรู้วิธีสร้างแชทบ็อต Dialogflow ที่กำหนดเองสำหรับ Google Chat ด้วยการตอบกลับการ์ดแบบไดนามิก
สร้างบ็อตเสียงสำหรับ Android ด้วย Dialogflow Essentials & แขนระบาย
Dialogflow ออกใหม่ที่มาพร้อมการผสานรวมมากมายสำหรับเว็บ, Google Assistant, โซเชียลมีเดีย และเกตเวย์โทรศัพท์ แต่เมื่อต้องการให้แชทบ็อตในอุปกรณ์เคลื่อนที่ คุณจะต้องสร้างการผสานรวมที่กำหนดเอง ห้องทดลองนี้จะสอนวิธีผสานรวม Dialogflow Essentials เข้ากับแอป Flutter
สร้างบริการ Cloud Run พร้อมไฟล์ช่วยเหลือ
ดูวิธีสร้างบริการ Cloud Run ที่สื่อสารกับไฟล์ช่วยเหลือโดยใช้พอร์ต localhost และการต่อเชื่อมวอลุ่ม
การแยกวิเคราะห์แบบฟอร์มด้วย Document AI (Python)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โปรแกรมแยกวิเคราะห์แบบฟอร์ม AI ของเอกสารเพื่อแยกวิเคราะห์แบบฟอร์มที่เขียนด้วยลายมือด้วย Python เราจะใช้แบบฟอร์มข้อมูลทางการแพทย์ง่ายๆ เป็นตัวอย่าง แต่กระบวนการนี้จะใช้ได้กับรูปแบบทั่วไปที่ DocAI รองรับ Codelab
การเรียกใช้คำสั่ง SQL แรกโดยใช้ Google Cloud Dataflow
หน้านี้อธิบายวิธีใช้ Dataflow SQL และสร้างงาน SQL SQL
การเชื่อมต่อกับ Cloud SQL ด้วย Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องเขียน Cloud Function ที่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล Cloud SQL ที่มีอยู่และส่งคำสั่งแทรก SQL ให้กับฐานข้อมูล
การย้ายข้อมูลจาก Apache Kafka ไปยัง Pubsub
ใน Codelab นี้ คุณจะย้ายข้อมูลแอปพลิเคชันจาก Apache Kafka ไปยัง Google Cloud Pubsub โดยใช้วิธีการย้ายข้อมูลเป็นระยะ
ลงมือปฏิบัติ: สร้างการดำเนินการสำหรับทีวีไกด์สำหรับ Google Assistant ด้วย Dialogflow และ Actions on Google
มาสร้างการสนทนาระหว่างคุณและ Google Assistant ที่จะช่วยคุณดึงข้อมูลของทีวีไกด์กัน
Document AI Workbench - ตัวแยกเอกสารที่กำหนดเอง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Document AI Workbench เพื่อสร้างโมเดลที่กำหนดเองอย่างเต็มรูปแบบโดยใช้ข้อมูลการฝึกของคุณเอง
มีข้อมูลประกอบการตัดสินใจด้วยเครื่องสร้างและพื้นที่เก็บข้อมูลของ Dialogflow CX
ใน Codelab ที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นนี้ คุณจะคุ้นเคยกับฟีเจอร์โปรแกรมสร้าง โปรแกรมสร้างใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบ Generative ล่าสุดของ Google เพื่อสร้างคำตอบของตัวแทน และในบริบทของ Codelab นี้ คุณจะต้องใช้โปรแกรมสร้างที่ดึงข้อมูลจากพื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบ
Document AI Workbench - การฝึกปรับปรุง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Document AI Uptraining เพื่อปรับปรุงคุณภาพโมเดลโดยใช้ข้อมูลการฝึกของคุณเอง
AI ของเอกสาร: มนุษย์ในวงการ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Document AI Human ในลูปทำงานจากเจ้าหน้าที่ตรวจสอบให้เสร็จสิ้นด้วยผู้ประมวลผลข้อมูลเฉพาะทาง
เพิ่มการครอบคลุมของ Intent และจัดการข้อผิดพลาดได้อย่างลงตัวด้วย Generativeโฆษณาสำรอง
ใน Codelab ที่เหมาะกับผู้เริ่มต้นนี้ คุณจะคุ้นเคยกับฟีเจอร์สำรองแบบ Generative ที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แบบ Generative ล่าสุดของ Google เพื่อสร้างคำตอบสำหรับตัวแทนเสมือน
การพัฒนาบริการการช่วยเหลือพิเศษสำหรับ Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างบริการการช่วยเหลือพิเศษสำหรับผู้ใช้ Android
การใช้สมุดบันทึกกับ Google Cloud Dataflow
การตั้งค่าและเรียกใช้สมุดบันทึกด้วยบีมแบบอินเทอร์แอกทีฟ
ใช้ Document AI เพื่อประมวลผลแบบฟอร์มที่เขียนด้วยลายมือของคุณ (Node.js) อย่างชาญฉลาด
ใน Codelab นี้ ผมจะมุ่งเน้นไปที่การสร้างบทแนะนำที่ใช้ Document AI API กับ Node.js
TensorFlow.js — การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือด้วย CNN
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ฝึกโมเดลให้ระบุตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือ ในคำศัพท์เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง งานที่เราเรียกกันว่างานการแยกประเภทเนื่องจากเป็นการคาดการณ์หมวดหมู่ของอินพุตหนึ่งๆ
การคาดการณ์อนุกรมเวลาด้วย Vertex AI และ BigQuery ML
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหาอนุกรมเวลาโดยใช้ Vertex AI ซึ่งครอบคลุมสมุดบันทึก การฝึก การคาดการณ์ และ BigQuery ML
จากคอมโพเนนต์เว็บไปยังองค์ประกอบ Lit
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ สร้างคอมโพเนนต์เว็บใหม่ตั้งแต่ต้น จากนั้นค่อยๆ ปรับปรุงเป็นองค์ประกอบ Lit
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการทดสอบด้วย Gemini Code Assist
ใช้ Gemini Code Assist เพื่อช่วยคุณเขียนข้อความทดสอบสำหรับโค้ด
TensorFlow.js — การสร้างการคาดการณ์จากข้อมูล 2 มิติ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ฝึกโมเดลให้ทำการคาดคะเนจากข้อมูลตัวเลข เมื่อพิจารณาจาก "แรงม้า" ของรถ โมเดลจะพยายามคาดการณ์ "ไมล์ต่อแกลลอน" สำหรับรถคันนั้น ในคำศัพท์เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง เครื่องมือนี้เรียกว่างานที่มีความถดถอย เนื่องจากจะคาดการณ์ค่าต่อเนื่อง
การฝึกและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับโมเดล PyTorch บน Cloud AI Platform
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ดูวิธีฝึกโมเดลในระบบคลาวด์ด้วยการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เราจะแสดงวิธีใช้ PyTorch ให้คุณดู แต่คุณสามารถทำแบบใดก็ได้ในเฟรมเวิร์กที่ต้องการ
การทริกเกอร์ DAG ด้วย Node.JS และ Google Cloud Functions
Codelab นี้จะแสดงวิธีใช้ Google Cloud Functions เพื่อทริกเกอร์เวิร์กโฟลว์ Apache Airflow (DAG) ใน Google Cloud Composer DAG ที่นี่จะเรียกใช้คำสั่ง Bash แบบง่ายๆ โดยใช้ BashOperator
การใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความกับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความกับ C#
การใช้ API การแปลกับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Translation API กับ C#
วิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js บน Cloud Run กับ Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล PostgreSQL
เครื่องมือเชื่อมต่อ Node.js ของ Cloud SQL เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js กับฐานข้อมูล Cloud SQL อย่างปลอดภัย Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless
การใช้ Text-to-Speech API กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการใช้ API การอ่านออกเสียงข้อความกับ Python
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการจัดการเป็นกลุ่มแบบ Serverless ด้วยเวิร์กโฟลว์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดการและทำให้บริการ API แบบ HTTP และ Google Cloud ทำงานโดยอัตโนมัติด้วยเวิร์กโฟลว์
ติดตั้งและใช้เครื่องมือระบบคลาวด์สำหรับ PowerShell
ดูวิธีติดตั้งและใช้เครื่องมือระบบคลาวด์สำหรับ Windows PowerShell ได้ใน Code Lab นี้
การใช้ Vision API กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vision API กับ Python
ใช้ ARCore Depth API เพื่อประสบการณ์ Augmented Reality ที่สมจริง
Codelab นี้แสดงขั้นตอนในการสร้างแอปพลิเคชัน ARCore โดยใช้ Depth API ใหม่ ความลึกช่วยให้เข้าใจฉากนั้นๆ ในแบบ 3 มิติผ่านการแสดงระยะทางถึงพื้นผิวจริงในมุมมองกล้องแบบเรียลไทม์แบบพิกเซลต่อพิกเซล แอปพลิเคชันที่อธิบายไว้ใน Codelab นี้ใช้ความลึกที่วัตถุในโลกจริงจะปิดกั้นหรือซ่อนวัตถุเสมือนไว้ด้านหลัง และยังแสดงภาพเรขาคณิต 3 มิติของสภาพแวดล้อมอีกด้วย
รูปภาพเสริมด้วย ARCore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Augmented Image ของ ARCore เพื่อเพิ่มเนื้อหาเสมือนจริงที่แนบไปกับรูปภาพและติดตามการเคลื่อนไหวของรูปภาพ
ขยายทางลัดแบบไดนามิกไปยัง Google Assistant ด้วยการดำเนินการของแอป
ดูวิธีใช้แป้นพิมพ์ลัดของแอปแบบไดนามิกกับ Google
การพัฒนา InnerLoop โดยใช้เวิร์กสเตชันระบบคลาวด์กับ NodeJS
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Nodejs ในสภาพแวดล้อมที่มีคอนเทนเนอร์โดยใช้ Cloud Workstations
การรวมสีพื้นฐานในมุมมองต่างๆ ของ Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้สีที่กำหนดเองกลมกลืนไปกับธีมแบบไดนามิก
สร้างไฮไลต์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ Google ด้วย PaLM API และ Flutter
ดูวิธีสร้างแอปง่ายๆ ที่สร้างและแสดง Haikus เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของ Google ด้วย PaLM API และ Flutter
Generative Insights ด้วย BigQuery SQL และ Vertex AI
สร้างการคาดการณ์ระดับความสำเร็จของภาพยนตร์และแอปยาที่ต้องสั่งโดยแพทย์ด้วยการค้นหา BigQuery SQL และ Vertex AI PaLM API
การพัฒนาด้วยเวิร์กสเตชันระบบคลาวด์และโค้ดของระบบคลาวด์
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ของ Java ในสภาพแวดล้อมที่มีคอนเทนเนอร์โดยใช้ Cloud Workstations
เรียกใช้การจำลองพลศาสตร์โมเลกุลของ Gromacs ด้วยเลขคณิตแบบไหล' Slurm-GCP
Codelab นี้จะแนะนำการเรียกใช้ Gromacs บน Google Cloud Platform โดยใช้โซลูชัน Slurm-GCP จาก SchedMD
GenAI - การสร้างรูปภาพสำหรับคีย์เวิร์ด
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างรูปภาพจากคีย์เวิร์ดที่กำหนดโดยใช้ GenAI API นี่เป็นกระบวนการ 2 ขั้นตอนที่จะเรียก API ไบซันแบบข้อความเพื่อสร้างพรอมต์การสร้างรูปภาพ จากนั้นจึงเรียกใช้ Imagen API เพื่อสร้างรูปภาพตามพรอมต์ที่สร้างขึ้น เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดนี้จะเปิดขึ้นมาบนฟรอนท์เอนด์โดยใช้แอป GRadio
การพัฒนา InnerLoop ด้วย NodeJS
ศึกษาฟีเจอร์และความสามารถต่างๆ ที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนาสำหรับวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ได้รับมอบหมายให้พัฒนาแอปพลิเคชัน Java ในสภาพแวดล้อมที่มีคอนเทนเนอร์
LLM ของ SQL เท่านั้นพร้อม BigQuery ML ที่ใช้ Vertex AI PaLM API
การสรุปซอร์สโค้ดสำหรับที่เก็บ GitHub ที่พร้อมใช้งานเป็นชุดข้อมูลสาธารณะของ BigQuery โดยใช้ Vertex AI Large Language Model สำหรับการสร้างข้อความ (text-bison) เป็นฟังก์ชันระยะไกลที่โฮสต์ใน BigQuery
ควบคุมแท่งเทียน PLAYBULB ด้วยบลูทูธเว็บ
สร้างเว็บแอปที่ควบคุมเทียนไฟ LED ด้วย Web Bluetooth API ที่สร้างขึ้นใหม่ได้โดยไม่ต้องใช้ JavaScript ยกเว้น JavaScript
ยุทธการ Jamón - สมรภูมิ Microservice
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้าง Microservice ที่จะต่อสู้กับ Microservice อื่นๆ ด้วยการ "ขว้าง" Jamón ใส่กันในสนามประลอง
การกำหนดธีมใน Compose ด้วย Material 3
วัตถุประสงค์ของ Codelab นี้คือการสาธิตการใช้ธีมใน Jetpack Compose ด้วย Material Design 3 และ Material You ใหม่
Android ขั้นสูงใน Kotlin 04.1: Google Maps สำหรับ Android
ดูวิธีเพิ่มและจัดรูปแบบ Google Maps ในแอป Android Kotlin
แอป Chat ที่มี PaLM API ใน Cloud Run
พัฒนาแอปพลิเคชันแชทโดยใช้เฟรมเวิร์ก Python Flask และโมเดล Vertex AI PaLM API
การปรับขนาดแอป Android
ใน Codelab ของ Jetpack Compose คุณจะได้เพิ่มประสิทธิภาพแอป Android เพื่อแสดงแนวทางปฏิบัติแนะนำในการปรับขนาดอย่างอิสระ ซึ่งรวมถึงการใช้ความเข้ากันได้ของไฟล์ Manifest ผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่า และการรักษาความต่อเนื่องผ่านการปรับขนาด
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ ARCore Recording and Playback API
การบันทึกประสบการณ์ AR เป็นไฟล์ MP4 และเล่นจากไฟล์ MP4 มีประโยชน์กับทั้งนักพัฒนาแอปและผู้ใช้ปลายทาง การใช้งานระเบียน ARCore ที่ง่ายที่สุด API การเล่นมีไว้สำหรับนักพัฒนา ไม่ต้องเสียเวลาไปกับการสร้างและเรียกใช้แอปบนอุปกรณ์ทดสอบ ถอดสาย USB และเดินไปรอบๆ
ฝึกและติดตั้งใช้งานโมเดลการจัดประเภทรูปภาพในอุปกรณ์ด้วย AutoML Vision ใน ML Kit
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ฝึกตัวแยกประเภทรูปภาพโดยใช้ AutoML Vision Edge ใน ML Kit และเรียกใช้บนโทรศัพท์ Android หรือ iOS โดยใช้ ML Kit SDK
ขยายแอป Android ให้รองรับ Google Assistant ด้วยการดำเนินการของแอป
เรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับวิธีเปิดใช้แอป Android ด้วยเสียงโดยขยายแอปไปยัง Google Assistant โดยใช้การดำเนินการในแอป Intent ในตัว
Cloud Anchor ของ ARCore ที่มี Cloud Anchor แบบคงที่
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud Anchor เพื่อสร้างประสบการณ์ AR ที่แชร์ โดยการสร้างเฟรมอ้างอิงร่วมกัน (ตำแหน่งและการวางแนวเดียวกัน) ในอุปกรณ์หลายเครื่องโดยใช้บริการ ARCore Cloud Anchors
ชุดเครื่องมือพื้นฐานระบบคลาวด์ 101
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เริ่มต้นใช้งาน Cloud Foundation Toolkit(CFT) และเริ่มต้นใช้งานผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ ในการเพิ่มฟีเจอร์ลงในโมดูล CFT
ใช้ BigQuery เพื่อค้นหาข้อมูล GitHub
เรียนรู้พื้นฐานของ BigQuery และวิธีค้นหาข้อมูลสาธารณะหลายเทราไบต์โดยใช้ข้อมูลคอมมิตของ GitHub เป็นตัวอย่าง
เชื่อมต่อ AlloyDB กับ Oracle ผ่าน Google VPN
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเชื่อมต่อคลัสเตอร์ AlloyDB กับฐานข้อมูล Oracle ที่ติดตั้งใช้งานในเครือข่ายแยกต่างหากซึ่งเชื่อมต่อผ่าน VPN
ขยายแอป Android ให้รองรับ Google Assistant ด้วยการดำเนินการของแอป (ระดับ 2)
ดูวิธีพัฒนาการดำเนินการของแอปโดยใช้ Intent ในตัวทั่วไปใน Codelab ระดับกลางนี้ เพื่อให้ผู้ใช้เปิดใช้ฟีเจอร์ของแอปและค้นหาเนื้อหาในแอปได้ด้วย Google Assistant
แบทเทิลวัน - สมรภูมิรบขนาดเล็ก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้าง Microservice ที่จะต่อสู้กับ Microservice อื่นๆ ด้วยการ "ขว้าง" ใบไม้ให้กันและกันในสนามประลอง
ความลึกของข้อมูลดิบ ARCore
Codelab นี้แสดงขั้นตอนในการสร้างแอปพลิเคชัน ARCore โดยใช้ Raw Depth API ใหม่
การเพิ่มสีแบบไดนามิกให้กับแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ย้ายธีมในแอปไปยัง Material 3 แล้วใช้สีแบบไดนามิกในภายหลัง
เวิร์กช็อป Anthos Service Mesh: คู่มือห้องทดลอง
เวิร์กช็อปนี้เป็นประสบการณ์แบบลงมือปฏิบัติที่สมจริงผ่านวิธีการตั้งค่าบริการที่กระจายอยู่ทั่วโลกบน GCP ในเวอร์ชันที่ใช้งานจริง เทคโนโลยีหลักที่ใช้คือ GKE สำหรับการประมวลผลและโครงข่ายบริการ Anthos เพื่อสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัย ความสามารถในการสังเกต และการกำหนดรูปแบบการเข้าชมขั้นสูง แนวทางปฏิบัติและเครื่องมือทั้งหมดในเวิร์กช็อปนี้คือสิ่งที่คุณจะใช้ในการผลิต
ผสานรวมวิดเจ็ต Android กับ Google Assistant
ดูวิธีขยายวิดเจ็ต Android ไปยัง Google Assistant เพื่อให้ Assistant แสดงวิดเจ็ตที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณแก่ผู้ใช้ได้
สร้างแอปสำหรับ Google Chat ด้วย Gemini
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Google Chat ที่มีฟีเจอร์ล่าสุดที่พร้อมใช้งาน ซึ่งรวมถึงโมเดล AI ที่ทำงานด้วยระบบ Gemini ของ Vertex AI, Dialogflow CX, หน้าแรกของแอป, กิจกรรม Google Chat และวิดเจ็ตอุปกรณ์เสริม
เปลี่ยนข้อมูลขนาดใหญ่ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกโดยใช้ Google ชีตและสไลด์
Codelab ของ Google Apps Script ระดับกลางนี้ใช้แพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google 2 แพลตฟอร์ม ได้แก่ Google Workspace และ Google Cloud Console กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ Google ใช้ BigQuery API ของ Cloud Console (เป็นบริการขั้นสูงของ Apps Script) ควบคู่กับบริการ Google Workspace คู่กัน ได้แก่ Google ชีตและ Google สไลด์ จุดประสงค์ของแอปตัวอย่างนี้คือ การแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้สามารถทำสิ่งต่างๆ ได้อัตโนมัติในขั้นตอนสุดท้าย ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไปจนถึงการนำเสนอแบบสไลด์ ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในโค้ดสั้นๆ (ซึ่งค่อนข้าง) เท่านั้น
การเริ่มต้นใช้งาน BigQuery ML
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ BigQuery เพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับชุดข้อมูล Analytics 360
นำเข้าข้อมูล CSV ไปยัง BigQuery โดยใช้ Cloud Data Fusion - การส่งผ่านข้อมูลเป็นกลุ่ม
ใน Codelab นี้ เราจะใช้รูปแบบการนำเข้าข้อมูลเพื่อโหลดข้อมูลการดูแลสุขอนามัยในรูปแบบ CSV ลงใน BigQuery โดยใช้ Cloud Data Fusion
โหลดและค้นหาข้อมูลด้วยเครื่องมือบรรทัดคำสั่ง bq สำหรับ BigQuery
ดูวิธีโหลดและค้นหาข้อมูลด้วย bq ซึ่งเป็นเครื่องมือบรรทัดคำสั่งแบบ Python สำหรับ BigQuery
ลงมือจริงกับ Google Apps Script: การเข้าถึง Google ชีต, Maps และ Gmail ด้วยโค้ด 4 บรรทัด
ใน Codelab นี้ เราจะแนะนำวิธีเขียนโค้ดที่เข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Google ได้ง่ายที่สุดวิธีหนึ่ง ทั้งหมดทำได้โดยใช้ JavaScript ซึ่งเป็นภาษาสำหรับการพัฒนาเว็บที่ได้รับความนิยมมาก ในการใช้ Google Apps Script คุณจะเขียนโค้ดเพื่อดึงที่อยู่จากเซลล์ใน Google ชีต สร้าง Google Maps โดยอิงจากที่อยู่ แล้วส่งแผนที่เป็นไฟล์แนบโดยใช้ Gmail แล้วส่วนที่เจ๋งที่สุดคืออะไรรู้ไหม ซึ่งจะเป็นโค้ดเพียง 4 บรรทัดเท่านั้น
Cloud Bigtable สำหรับผู้ใช้ Cassandra
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เปรียบเทียบการค้นหาทั่วไปของ Cassandra สำหรับการแทรก อัปเดต อ่าน และลบข้อมูลไปยัง Cloud Bigtable ที่เทียบเท่ากับไคลเอ็นต์ Java
Vertex AI: ส่งออกและทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง BigQuery ใช้งานได้สำหรับการคาดการณ์
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ฝึกโมเดลด้วย BigQuery Machine Learning แล้วส่งออกและทำให้โมเดลนั้นใช้งานได้ไปยัง Vertex AI นี่เป็นข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI ล่าสุดใน Google Cloud โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud
Cloud Armor สำหรับ NLB/VM ที่มีกฎที่กำหนดโดยผู้ใช้
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่านโยบายความปลอดภัย Edge ของเครือข่าย Cloud Armor ด้วยกฎที่ผู้ใช้กำหนด
สร้างการดำเนินการ Canvas แบบอินเทอร์แอกทีฟสำหรับ Google Assistant ด้วย Actions Builder
ดูวิธีสร้างการดำเนินการใน Canvas แบบอินเทอร์แอกทีฟสำหรับ Assistant
เปิดประสบการณ์การใช้งานกล้องของคุณ
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา อุปกรณ์ Android มีการพัฒนาให้รองรับหลากหลายขนาด รูปร่าง และจอแสดงผล รวมถึงฟีเจอร์อื่นๆ อย่างไรก็ตาม การถ่ายภาพด้วยโทรศัพท์ของคุณเป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งมาตั้งแต่แรก ปัจจุบัน ความสามารถของกล้องยังคงเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่ผู้บริโภคซื้อโทรศัพท์
วิธีผสานรวม Dialogflow กับ BigQuery
ห้องทดลองนี้สร้างขึ้นจากแนวคิดของการดําเนินการใน Dialogflow ดูวิธีสร้างชุดข้อมูลและตารางใน BigQuery จากนั้นตั้งค่ารายละเอียดการผสานรวม BigQuery ในด้านการดําเนินการ Dialogflow และทดสอบประสบการณ์การสนทนา
CEL-Go Codelab: นิพจน์แบบฝังที่รวดเร็ว ปลอดภัย และฝังตัว
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องเขียนนิพจน์ด้วย Common Expression Language ซึ่งใช้ใน Go คุณจะสร้างตัวแปร ใช้ตรรกะและ/หรือโอเปอเรเตอร์ สร้าง JSON, สร้างโปรโต และปรับแต่งนิพจน์
Bigtable และ Dataflow: ศิลปะการตรวจสอบฐานข้อมูล (ไคลเอ็นต์ HBase Java)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบการเขียน/อ่าน Bigtable ในขณะที่โหลดและอ่านข้อมูลจำนวนมากโดยใช้ Dataflow
แบทเทิลพีช - สมรภูมิ Microservice
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้าง Microservice ที่จะต่อสู้กับ Microservice อื่นๆ ด้วยการ "ขว้าง" ลูกพีชใส่กันในสนามประลอง
การสร้างระบบการแนะนำภาพยนตร์ Fullstack
คุณจะได้สร้างระบบการแนะนำเต็มรูปแบบใน Codelab นี้ คุณจะใช้เครื่องมือแนะนำ TensorFlow เพื่อฝึกโมเดลคำแนะนำ 2 รายการและติดตั้งใช้งานโมเดลดังกล่าวโดยใช้ TensorFlow Serve เป็นแบ็กเอนด์ นอกจากนี้ คุณยังสร้างแอป Flutter ข้ามแพลตฟอร์มเป็นฟรอนท์เอนด์ได้ด้วย
ทำความเข้าใจการโต้ตอบกับ Next Paint (INP)
การสาธิตแบบอินเทอร์แอกทีฟและ Codelab สำหรับดูข้อมูลเกี่ยวกับ การโต้ตอบกับ Next Paint (INP) โค้ดอยู่ใน ที่เก็บของ web-vitals-codelabs ที่ด้านบนของหน้าจะมีตัวนับ คะแนน และปุ่ม เพิ่มขึ้น การสาธิตคลาสสิกของปฏิกิริยาและการตอบสนอง ด้านล่างของปุ่มมีการวัด 4
Cloud Function ที่รวมโมเดล PaLM Text Bison
แสดง Cloud Function ที่เขียนขึ้นใน Python ที่เริ่มต้นโมดูล Vertex AI จากนั้นจึงระบุปลายทางเพื่อเรียกใช้โมเดล PaLM Text Bison
สร้างโมเดลการจัดประเภทข้อความแบบกำหนดเองและอัปเดตแอปโดยใช้โมเดลดังกล่าว
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีปรับปรุงโมเดลที่คุณสร้างไว้ในเส้นทาง "เริ่มต้นใช้งานด้วยการแยกประเภทข้อความบนอุปกรณ์เคลื่อนที่" เพื่อให้คุณมีโมเดลที่ทำงานกับข้อมูลของคุณเองได้ จากนั้นคุณจะเห็นวิธีอัปเดตแอป Android และ iOS ด้วยโมเดลใหม่
TensorFlow.js: สร้าง "Teachable Machine" โดยใช้การเรียนรู้การโอนด้วย TensorFlow.js
ใน Codelab นี้
การสร้างเกมกระดานด้วย TensorFlow Agent และ Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างเกมกระดานแบบง่ายๆ ที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะใช้ TensorFlow Agent เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและทำให้ใช้งานได้โดยใช้ TensorFlow Agent เป็นแบ็กเอนด์ นอกจากนี้ คุณยังสร้างแอป Flutter ข้ามแพลตฟอร์มเป็นฟรอนท์เอนด์ของเกมได้ด้วย
แอปการสรุปข้อความที่มี Vertex AI และ Svelte Kit
สร้างกรณีการใช้งานการสรุปข้อความเพื่อให้ผู้ใช้สรุปบทความ ข้อความ และเนื้อหารูปแบบอื่นๆ โดยใช้ Vertex AI ของ Google Cloud ในเว็บแอป Svelte Kit ได้
สร้างแอปรูปแบบการรับส่งข้อความพื้นฐาน
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอปรับส่งข้อความแบบง่ายๆ ด้วยกล่องข้อความและปุ่มส่ง
สร้างโมเดลที่กำหนดเองสำหรับตัวแยกประเภทรูปภาพ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ฝึกโมเดล ML ให้จดจำดอกไม้ชนิดใดชนิดหนึ่ง
TensorFlow.js: ฝึกโมเดลการตรวจจับสแปมความคิดเห็นอีกครั้งเพื่อจัดการกับกรณีปัญหาหลัก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีใช้เครื่องมือสร้างโมเดลอีกครั้งเพื่อฝึกโมเดลสแปมสําหรับความคิดเห็นใหม่ให้พิจารณา ในกรณีที่เป็นไปได้แล้ว โมเดลที่ฝึกล่วงหน้าจะไม่สามารถจัดการได้ แล้วทําให้โมเดลใหม่ใช้งานเว็บแอปพลิเคชันอีกครั้ง
ผสานรวมโมเดลที่กำหนดเองในแอปของคุณ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่กำหนดเองลงในแอป Android หรือ iOS โดยใช้โมเดลที่กำหนดเองของ ML Kit
สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับสแปมความคิดเห็น
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีความสามารถในการกรองสแปมจากความคิดเห็นอื่นๆ
วิธีการสรุปข้อความโดยใช้ Vertex AI PaLM API
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดล Generative เพื่อสรุปข้อมูลจากข้อความโดยดำเนินการผ่านวิธีการยัดเยียด
ใช้ Coral Edge TPU เพื่อเรียกใช้โมเดล TFlite ในโหนดที่มี TensorFlow.js
เรียกใช้โมเดล TensorFlow Lite ใน Node.js และเร่งการทำงานด้วย Coral Edge TPU และ WebNN
Codelab: Gemini ช่วยเร่งการพัฒนาการทดสอบ
เราจะสร้างแอป Ruby ง่ายๆ โดยใช้แนวทาง TDD (Test driven Development) ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini
เชื่อมต่อและแสดงข้อมูลทั้งหมดของคุณใน Looker Studio
Looker Studio คือแพลตฟอร์ม Business Intelligence และการแสดงข้อมูลผ่านภาพของ Google ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีเชื่อมต่อและแสดงข้อมูลเป็นภาพจากแหล่งข้อมูลใดก็ได้ใน Looker Studio เมื่อใช้ Google Apps Script คุณจะเขียนโค้ดเพื่อดึงข้อมูลจาก API และแสดงข้อมูลเป็นภาพใน Looker Studio
Codelab สำหรับ Cloud Secure Web Proxy (SWP)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีปรับใช้และใช้ประโยชน์จาก Cloud Secure Web Proxy (SWP) ในการรักษาการเข้าชมเว็บให้ปลอดภัย
งาน Cloud Run
ทั้งบริการ Cloud Run และงาน Cloud Run ช่วยให้คุณเรียกใช้โค้ดใน Cloud Run ได้ ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบเวลาและวิธีการใช้งาน Cloud Run รวมถึงวิธีสร้างงาน เรียกใช้งาน และจัดการงาน
Codelab เกี่ยวกับเส้นทางตามนโยบาย (PBR)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและใช้ประโยชน์จากเส้นทางตามนโยบาย (PBR) และตรวจสอบฟังก์ชันการทำงาน
สร้างการแสดงภาพข้อมูลจากชุมชน Data Studio ด้วย dscc-gen
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ dscc-gen ซึ่งเป็นเครื่องมือเทมเพลตของโปรเจ็กต์เพื่อสร้างการแสดงภาพข้อมูลจากชุมชนสำหรับ Data Studio
สร้างการแสดงภาพที่กําหนดเองใน Looker Studio
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้างการแสดงข้อมูลผ่านภาพที่กำหนดเองซึ่งนำไปใช้ในรายงาน Looker Studio ได้
การใช้การจัดสรรพอร์ตแบบไดนามิกของ Cloud NAT
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจฟีเจอร์ Dynamic Port Allocation (DPA) ของ Cloud NAT
การใช้กฎ Cloud NAT
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจฟีเจอร์กฎของ Cloud NAT
วิธีทำให้เฟรมเวิร์ก JavaScript ทั้งหมดใช้งานได้ใน Cloud Run
ดูวิธีทำให้เฟรมเวิร์ก JavaScript ใช้งานได้ เช่น Angular, Nuxt.js และ Next.js ใน Cloud Run
วิธีเรียกใช้การอนุมาน LLM บน GPU ของ Cloud Run ด้วย vLLM และ OpenAI Python SDK
ดูวิธีเรียกใช้การอนุมาน LLM บน GPU ของ Cloud Run ด้วย vLLM และ OpenAI Python SDK
วิธีกำหนดค่าบริการ Cloud Run เพื่อเข้าถึงบริการ Cloud Run ภายในโดยใช้ขาออก VPC โดยตรง
ดูวิธีกำหนดค่าบริการ Cloud Run เพื่อเข้าถึงบริการ Cloud Run ภายในโดยใช้ข้อมูลขาออกของ VPC โดยตรง
การเพิ่ม Google Maps ลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างประสบการณ์การใช้งาน Google Maps โดยใช้ SDK แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของ Flutter เพื่อสร้างประสบการณ์การใช้งานแบบเนทีฟที่มีคุณภาพสูงบน iOS, Android และเว็บ
แสดง 100 ไฟล์แรก & โฟลเดอร์ใน Google ไดรฟ์
Codelab นี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับ Google Workspace REST API ตัวอย่างนี้จะทำใน Python เพื่อความกระชับและความพร้อมในการใช้งาน แต่คุณสามารถเลือกใช้ภาษาสำหรับการพัฒนาที่คุณชื่นชอบได้ด้วย มีหัวข้อแนะนำหลายหัวข้อที่สรุปได้โดยผู้ใช้ที่สร้างสคริปต์ง่ายๆ ที่แสดงไฟล์ 100 ไฟล์แรก โฟลเดอร์ใน Google ไดรฟ์ของคุณโดยใช้ API
สร้างบริการคำอธิบายรูปภาพแบบทีละฉากในวิดีโอโดยใช้ Cloud Run, Video Intelligence API และ Vertex AI
ดูวิธีสร้างบริการ Cloud Run ที่อธิบายรูปภาพในทุกฉากในวิดีโอโดยใช้ Vertex AI และ Video Intelligence API
เพิ่มศักยภาพให้กล่องจดหมาย Gmail ด้วยฟังก์ชันของ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีประมวลผลข้อความ Gmail โดยอัตโนมัติและเขียนโปรแกรมโดยใช้ G Suite API และ Google Cloud Functions
วิธีใช้ Cloud Run Jobs Video Intelligence API สำหรับการประมวลผลวิดีโอ
ดูวิธีสร้างงาน Cloud Run ที่อธิบายรูปภาพในทุกฉากในวิดีโอโดยใช้ Vertex AI และ Video Intelligence API
ใช้ Vertex AI Search กับ PDF (ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง) ใน Cloud Storage จากบริการ Cloud Run
ดูวิธีค้นหา Vertex AI Search จากบริการ Cloud Run
ทำให้คลัสเตอร์ HPC ที่ปรับขนาดอัตโนมัติด้วย Slurm
ดูวิธีจัดสรรคลัสเตอร์ HPC ที่รองรับการปรับขนาดแบบไดนามิกโดยใช้ Google Compute Engine, Google Deployment Manager และ Slurm Workload Manager
วิธีทำให้แอปแชทที่ทำงานด้วยระบบ Gemini ใช้งานได้บน Cloud Run
ดูวิธีทำให้แชทที่ทำงานด้วยระบบ Gemini ใช้งานได้บน Cloud Run โดยใช้ express.js, htmx และ tailwindCSS
กำหนดค่าบริการ Cloud Run เพื่อเข้าถึงทั้งบริการ Cloud Run ภายในและอินเทอร์เน็ตสาธารณะ
ดูวิธีเข้าถึงบริการ Cloud Run ขาเข้าแบบภายในเท่านั้นโดยใช้ข้อมูลขาออกของ VPC โดยตรงขณะที่รักษาการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตสาธารณะไว้
วิธีใช้ Cloud Run กับการเรียกใช้ฟังก์ชัน Gemini
วิธีใช้ Cloud Run เป็นปลายทางสำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน Gemini
วิธีนำการเปลี่ยนแปลงจาก GitHub ไปใช้ Cloud Run โดยอัตโนมัติด้วย Cloud Build
วิธีนำการเปลี่ยนแปลงจาก GitHub ไปใช้ Cloud Run โดยอัตโนมัติด้วย Cloud Build
การแยกประเภทข้อมูลรูปภาพด้วย BigQuery ML
ใน Codelab นี้ คุณจะจัดเก็บและวิเคราะห์รูปภาพของ Yoga Poses ใน BigQuery และติดตั้งใช้งานโมเดลการจัดประเภทรูปภาพด้วย BigQuery ML เพื่อติดป้ายกำกับการโพสโดยใช้โครงสร้าง SQL เท่านั้น
หากใช้ Google Cloud Codelab เริ่มที่นี่
ใน Codelab นี้ คุณจะตั้งค่าโปรเจ็กต์ Google Cloud เพื่อใช้ใน Codelab ต่อไปนี้ นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud Shell เพื่อแก้ไขไฟล์และเรียกใช้คำสั่งเทอร์มินัลด้วย
วิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกโดยใช้ BigQuery และสมุดบันทึก AI Platform
ใน Codelab นี้ เราสาธิตโซลูชันในการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกใน GCP โดยใช้ BigQuery และสมุดบันทึก AI Platform
สร้างเว็บแคมอัจฉริยะด้วย JavaScript ด้วยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้าของ TensorFlow.js
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีโหลดและใช้โมเดลที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้าของ TensorFlow.js (COCO-SSD) รายการใดรายการหนึ่งและใช้โมเดลนี้เพื่อจดจำออบเจ็กต์ทั่วไปที่ได้รับการฝึกมา
สร้างข้อความถอดเสียงการประชุมทางธุรกิจโดยใช้ Google เอกสารและ แมชชีนเลิร์นนิง
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ Google เอกสาร API เพื่อสร้าง Google เอกสารและเขียนข้อความถอดเสียงของไฟล์เสียงลงในเอกสารนี้ คุณจะใช้ API การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความเพื่อรับข้อความถอดเสียงของไฟล์เสียงที่ระบุ
คู่มือเวิร์กช็อปแนะนำด้านเทคนิคสำหรับ Duet AI สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Codelab
เวิร์กช็อปนี้มีจุดประสงค์เพื่อให้การศึกษา Duet AI ผ่านการลงมือปฏิบัติแก่ผู้ใช้และผู้ปฏิบัติงาน ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบสิ่งต่อไปนี้ กิจกรรมเวิร์กช็อปนี้จะจัดขึ้นในรูปแบบการเล่าเรื่อง เพื่อแสดงให้เห็นว่ามีการใช้ Duet AI
ทำให้ใช้งานได้และอัปเดตแอป .NET Core ใน Google Kubernetes Engine
Microsoft.NET Core คือ.NET เวอร์ชันแบบโอเพนซอร์สและข้ามแพลตฟอร์มซึ่งทำงานในคอนเทนเนอร์ได้ตั้งแต่ต้น.NET Core มีอยู่ใน GitHub และได้รับการดูแลโดย Microsoft และชุมชน.NET ห้องทดลองนี้จะนำแอป.NET Core ที่มีคอนเทนเนอร์ไปใช้ใน Google Kubernetes Engine
การใช้ Document AI Warehouse เพื่อนำเข้า ประมวลผล และค้นหาเอกสาร
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ Document AI Warehouse เพื่อนำเข้า ประมวลผล และค้นหาข้อความแบบเต็มของเอกสาร
วิธีใช้ Gemini เพื่อสำรวจและปรับปรุงแอปพลิเคชันที่มีอยู่
Codelab นี้จะสาธิตวิธีใช้ Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชันไคลเอ็นต์ โดยเสริมจากแบ็กเอนด์ API ที่มีอยู่ ห้องทดลองนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงการใช้ Gemini ร่วมกับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีทำสิ่งต่อไปนี้
LB ของ HTTP ภายนอกที่มี Advanced Traffic Management (Envoy) Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์การรับส่งข้อมูลขั้นสูงที่มีในตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายนอกใหม่
ทริกเกอร์บริการ Kubernetes ด้วยเหตุการณ์ Eventarc
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ฟังเหตุการณ์จาก Pub/Sub, Cloud Storage และบันทึก Cloud Audit ด้วย Eventarc และส่งไปยังบริการ Kubernetes ที่ทำงานบน Google Kubernetes Engine (GKE)
การป้องกัน Edge Cache ด้วย Cloud Armor
ในห้องทดลองนี้ คุณจะสร้างการกระจาย CDN และใช้กฎ Cloud Armor เพื่อปกป้องแคช Edge
เหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Ads ที่มี Google Analytics สำหรับ Firebase - Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ด้วย GA4F และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
การสร้างเลย์เอาต์แอปที่ตอบสนองตามอุปกรณ์ด้วย Material 3
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สัมผัสประสบการณ์ในการสร้างแอปพลิเคชันที่มีการออกแบบที่ยืดหยุ่นและเคลื่อนไหวได้อย่างลื่นไหลด้วย Material 3 ในทั้ง 6 แพลตฟอร์มที่ Flutter รองรับ
เข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลด้วย Cloud KMS (อสมมาตร)
ใน Codelab นี้ คุณจะเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลโดยใช้คีย์แบบไม่สมมาตรของ Cloud KMS
นำเข้า FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ไปยัง BigQuery
ใน Codelab นี้ เราจะใช้รูปแบบการนำเข้าข้อมูลเพื่อโหลดข้อมูลการดูแลสุขอนามัยในรูปแบบ FHIR - R4 (ทรัพยากรทั่วไป) ไปยัง BigQuery โดยใช้ Cloud Healthcare FHIR API
การใช้ Duet AI ตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์
การใช้ Duet AI เพื่อช่วยทำงานของโปรเจ็กต์ที่มีอยู่
การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล 3 มิติด้วย Draco Geometry Compression
กราฟิก 3 มิติเป็นส่วนพื้นฐานของแอปพลิเคชันมากมาย รวมถึงเกม การออกแบบ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ในขณะที่ตัวประมวลผลกราฟิกและเครื่องมือในการสร้างสรรค์มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โมเดล 3 มิติที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนจะกลายเป็นเรื่องที่พบได้ทั่วไป
แอปแบบปรับอัตโนมัติใน Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Flutter ที่ปรับให้เข้ากับแพลตฟอร์มทั้ง 6 รายการที่ Flutter รองรับ ได้แก่ Android, iOS, เว็บ, Windows, macOS และ Linux
เปลี่ยนแอป Flutter ได้ง่ายๆ ให้เป็นแอปที่สวยงาม
Flutter คือชุดเครื่องมือ UI ของ Google สำหรับการสร้างแอปพลิเคชันสวยงามที่เรียบเรียงมาอย่างดีสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ เว็บ และเดสก์ท็อปจากโค้ดเบสเพียงชุดเดียว ใน Codelab นี้ คุณเริ่มต้นด้วยแอปเพลงธรรมดาๆ และ (ใช้ Material 3) ทำให้แอปมีความสวยงามและตอบสนองต่อทุกแพลตฟอร์มมากขึ้น
วิธีทดสอบแอป Flutter
โดยคุณจะสร้างและทดสอบแอป Flutter แบบง่ายๆ ได้ใน Codelab นี้
การใช้ FFI ในปลั๊กอิน Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างปลั๊กอิน Flutter สำหรับทั้งแพลตฟอร์มอุปกรณ์เคลื่อนที่และเดสก์ท็อปโดยใช้ FFI เพื่อใช้ประโยชน์จากไลบรารีเนทีฟ C ที่มีอยู่
การเก็บรูปภาพ การวิเคราะห์ และการสร้างรายงานใน Google Workspace Google Cloud
ใน Codelab นี้ นักพัฒนาแอปจะสร้างเวิร์กโฟลว์การประมวลผลรูปภาพในระบบคลาวด์ใน Python โดยใช้ทั้ง Google Workspace (เดิมคือ G Suite) และ Google Cloud APIs กล่าวคือ คุณจะดาวน์โหลดไฟล์รูปภาพจาก Google ไดรฟ์ เก็บถาวรไปยัง Google Cloud Storage วิเคราะห์เนื้อหาด้วย Google Cloud Vision และสร้างข้อมูลรายงานใน Google ชีต
เข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลด้วย Cloud KMS
ใน Codelab นี้ คุณจะเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลโดยใช้ Cloud KMS
โมดูล 1: ย้ายข้อมูลจาก Webapp2 ของ App Engine ไปยัง Flask
ดูวิธีย้ายข้อมูลแอป Python App Engine จาก webapp2 ไปยังเฟรมเวิร์กเว็บ Flask
โมดูล 2: ย้ายข้อมูลจาก App Engine ndb ไปยัง Cloud NDB
ดูวิธีย้ายข้อมูลแอป App Engine แบบง่ายจาก ndb ไปยัง Cloud NDB
Cloud Function จะนำเข้าข้อมูล CSV ไปยัง Google ชีตโดยอัตโนมัติ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการป้อนข้อมูลในสเปรดชีตของ Google จาก Cloud Function ที่โต้ตอบกับการอัปโหลดไฟล์ CSV ไปยัง Cloud Storage
HTTP Cloud Functions ใน Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้สร้าง HTTP Cloud Functions ใน Python
วิธีใช้คิวงานของ App Engine (พุลงาน) ในแอป Flask (โมดูล 18)
ดูวิธีเพิ่มการใช้งานการดึงคิวงานลงในแอป Python 2 Flask App Engine NDB พื้นฐาน
ย้ายข้อมูลจาก App Engine Blobstore ไปยัง Cloud Storage (โมดูล 16)
ดูวิธีย้ายข้อมูลการใช้งาน Blobstore ไปยัง Cloud Storage สำหรับแอป Python 2 App Engine ndb
วิธีใช้ App Engine Blobstore (โมดูล 15)
ดูวิธีเพิ่มการใช้งาน Blobstore ในแอป Python 2 App Engine ที่เรียบง่าย
ย้ายข้อมูลจากงานพุลคิวงานของ App Engine ไปยัง Cloud Pub/Sub (โมดูล 19)
ดูวิธีย้ายข้อมูล Python 2 App Engine NDB & แอปคิวงาน (ดึงข้อมูลงาน) ไปยัง Cloud NDB และ Cloud Pub/Sub ตามด้วยการอัปเกรดเป็น Python 3
ย้ายข้อมูลจาก App Engine Memcache ไปยัง Cloud Memorystore (โมดูล 13)
ดูวิธีย้ายข้อมูล Python 2 App Engine NDB & แอป Memcache ไปยัง Cloud NDB และ Cloud Memorystore (สำหรับ Redis) ตามด้วยการอัปเกรดเป็น Python 3
วิธีใช้ App Engine Memcache ในแอป Flask (โมดูล 12)
ดูวิธีเพิ่มการใช้งาน Memcache ไปยังแอป Python 2 Flask App Engine NDB พื้นฐาน
ใช้ Stackdriver Logging และ Stackdriver Trace สำหรับ Cloud Functions
ดูวิธีใช้ Stackdriver Logging และ Stackdriver Trace สำหรับ Cloud Functions
โมดูล 11: การย้ายข้อมูลจาก Google App Engine ไปยัง Cloud Functions
ดูวิธีแปลงแอป Python App Engine แบบง่าย (หรือแตกแอปโมโนลิธขนาดใหญ่ให้เป็น Microservice) และย้ายไปยัง Cloud Functions
การขยายการรองรับบริการแพ็กเกจ App Engine: ส่วนที่ 1 (โมดูล 17)
ดูวิธีใช้บริการแพ็กเกจของ App Engine ในรันไทม์ Gen2
การใช้ Natural Language API กับ C#
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Natural Language API กับ C#
โมดูล 5: ย้ายข้อมูลจาก Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Cloud Buildpack
ดูวิธีคอนเทนเนอร์และย้ายข้อมูลแอป App Engine แบบง่ายๆ ไปยัง Cloud Run โดยใช้ Cloud Buildpack
วิธีใช้คิวงานของ App Engine (งานแบบพุช) ในแอป Flask (โมดูล 7)
ดูวิธีเพิ่มการใช้งานงานการพุชคิวงานลงในแอป Python 2 Flask App Engine NDB พื้นฐาน
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอป Express.js ใน App Engine, Cloud Functions และ Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Node.js และเรียกใช้ภายในเครื่องหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
โมดูล 6: ย้ายข้อมูลจาก Cloud Datastore ไปยัง Cloud Firestore
ดูวิธีย้ายข้อมูลแอป App Engine แบบง่ายจาก Cloud Datastore ไปยัง Cloud Firestore
การย้ายข้อมูลเว็บไซต์โมโนลิธไปยัง Microservice บน Google Kubernetes Engine
ห้องทดลองนี้จะนำคุณเข้าสู่การแบ่งเว็บไซต์ขนาดโมโนลิธเป็น Microservice แล้วนำไปทำให้ใช้งานได้กับ Google Kubernetes Engine
โมดูล 3: ย้ายข้อมูลจาก Google Cloud NDB ไปยัง Cloud Datastore
ดูวิธีย้ายข้อมูลแอป App Engine แบบง่ายจากไปยัง Cloud NDB ไปยัง Cloud Datastore
ย้ายข้อมูลจากบริการผู้ใช้ App Engine ไปยัง Cloud Identity Platform (โมดูล 21)
ดูวิธีย้ายข้อมูล Python 2 App Engine NDB & แอปบริการผู้ใช้ไปยัง Cloud NDB และ Cloud Identity Platform ตามด้วยการอัปเกรดเป็น Python 3
โมดูล 4: ย้ายข้อมูลจาก Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Docker
ดูวิธีคอนเทนเนอร์และย้ายข้อมูลแอป App Engine แบบง่ายไปยัง Cloud Run โดยใช้ Docker
สร้างเทมเพลตอัตโนมัติ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีเขียนเทมเพลตการทำงานอัตโนมัติ
คำนวณสถิติส่วนตัวด้วย PipelineDP
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสถิติส่วนตัวด้วย PipelineDP ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก Differential Privacy
การย้ายข้อมูลจาก Compute Engine ไปยัง Kubernetes Engine ด้วย Migrate for Anthos
คุณจะต้องย้ายข้อมูลเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบง่ายจาก Compute Engine ไปยัง Kubernetes Engine โดยใช้ Migrate for Anthos ใน Codelab นี้
สร้างอุปกรณ์ Matter
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้าง ค่าคอมมิชชัน และใช้อุปกรณ์ Matter
เกมฝึกสะกดคำโดยใช้ Google Assistant และ Cloud Firestore
แพลตฟอร์มนักพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google Assistant ช่วยให้คุณสร้างซอฟต์แวร์เพื่อขยายฟังก์ชันการทำงานของ Google Assistant ซึ่งเป็นผู้ช่วยส่วนตัวเสมือนในอุปกรณ์กว่า 1 พันล้านเครื่อง ซึ่งรวมถึงลำโพงอัจฉริยะ โทรศัพท์ รถยนต์ ทีวี หูฟัง และอื่นๆ อีกมากมาย
การแชร์เครือข่ายเทรดด้วย API ข้อมูลเข้าสู่ระบบเทรดของ Google
ดูวิธีที่ Border Router และแอปของคุณเองจะโต้ตอบกับ Google APIs เพื่อสร้างเครือข่ายเทรดเดียว
สร้างอุปกรณ์เสมือนจริงกรณี
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้าง ค่าคอมมิชชัน และใช้อุปกรณ์ Matter เสมือน
สร้างลีดเดอร์บอร์ดด้วย Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างลีดเดอร์บอร์ดโดยใช้ Cloud Firestore และ Cloud Functions
การตรวจสอบประสิทธิภาพของการเปิดตัวฟีเจอร์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase ลงในแอปตัวอย่างและวัดประสิทธิภาพระหว่างการเปิดตัวฟีเจอร์
แจ้งเตือนผู้ทดสอบเกี่ยวกับแอปรุ่นใหม่ของคุณด้วย Firebase App Distribution iOS SDK - Codelab
ให้ผู้ทดสอบใช้เวอร์ชันล่าสุดของคุณได้อย่างรวดเร็วด้วย App Distribution SDK ใน Codelab นี้ คุณจะได้อัปเดตแอปเพื่อแสดงการแจ้งเตือนในแอปแก่ผู้ทดสอบเมื่อมีบิลด์ใหม่
ตั้งค่าและจัดการโปรเจ็กต์และผลิตภัณฑ์ Firebase ผ่าน Terraform
ใช้ Terraform เพื่อตั้งค่าและจัดการโปรเจ็กต์ Firebase รวมถึงการกำหนดค่าแบบเป็นโปรแกรมสำหรับโครงสร้างพื้นฐานและผลิตภัณฑ์ Firebase
แจกจ่ายรุ่น App Bundle ให้กับผู้ทดสอบ - Codelab
นำแอปเวอร์ชันล่าสุดเข้าสู่ผู้ทดสอบ รวดเร็ว ด้วยวิธีนี้
ค่อยๆ เปิดตัว Firebase App Check โดยใช้การกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase
คุณใช้ Firebase App Check กับ App Attest เพื่อปกป้องบริการแบ็กเอนด์และยืนยันว่าคำขอไปยังบริการ Firebase มาจากแอปที่ถูกต้องได้ โดยทั่วไป เราขอแนะนําให้ผู้ใช้ค่อยๆ เริ่มต้นใช้งานบริการ App Attest เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้ใช้งานถึงขีดจำกัดโควต้า
Firebase App Check สำหรับแพลตฟอร์ม Apple
Firebase App Check จะช่วยปกป้องทรัพยากรแบ็กเอนด์จากการละเมิด เช่น การฉ้อโกงผ่านการเรียกเก็บเงินและฟิชชิง โดยตรวจสอบว่าคำขอมาจากแอปและอุปกรณ์ที่ถูกต้องตามกฎหมาย โดยทำงานร่วมกับทั้งบริการ Firebase
การใช้ Google Analytics สำหรับ Firebase ใน Android Webview
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีส่งเหตุการณ์ไปยัง GA4 โดยใช้การใช้งาน WebView ของ JavaScript
แจ้งเตือนผู้ทดสอบเกี่ยวกับแอปรุ่นใหม่ของคุณด้วย Firebase App Distribution Android SDK - Codelab
ให้ผู้ทดสอบใช้เวอร์ชันล่าสุดของคุณได้อย่างรวดเร็วด้วย App Distribution Android SDK ใน Codelab นี้ คุณจะอัปเดตแอปเพื่อแสดงการแจ้งเตือนในแอปแก่ผู้ทดสอบเมื่อมีรุ่นใหม่พร้อมให้บริการ
บทแนะนำสำหรับ Cloud Run สำหรับผู้เริ่มต้น
ดูวิธีทำให้แอปพลิเคชันเริ่มต้นใช้งานได้ใน Cloud Run
เฟลโอเวอร์แบบหลายภูมิภาคโดยใช้นโยบายการกำหนดเส้นทาง Cloud DNS และการตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานสำหรับตัวจัดสรรภาระงาน TCP/UDP ภายใน
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างนโยบายการกำหนดเส้นทางเฟลโอเวอร์ของ Cloud DNS ที่มีตัวจัดสรรภาระงานหลักและตัวจัดสรรภาระงานสำรองที่มี VM แบ็กเอนด์ที่เรียกใช้ Apache คุณจะทดสอบฟังก์ชันเฟลโอเวอร์
การเพิ่ม WebView ลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มปลั๊กอิน webview_flutter ลงในแอป Flutter
BigQuery ML สำหรับการตรวจหาการประพฤติมิชอบในธุรกรรมบัตรเครดิตโดยใช้คอนโซล
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างโมเดลการถดถอยโลจิสติกส์ของ BigQuery เพื่อคาดการณ์การตรวจจับการฉ้อโกงในธุรกรรมบัตรเครดิตโดยใช้คอนโซล
สร้างเกมฟิสิกส์แบบ 2 มิติด้วย Flutter และ Flame
เรียนรู้วิธีสร้างกลไกเกมในเกม Flutter และ Flame ด้วย Forge2D ซึ่งเป็นเครื่องมือทางฟิสิกส์ 2 มิติ
แนะนำ Flame กับ Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Flame ซึ่งเป็นเครื่องมือเกมที่สร้างมาจาก Flutter คุณจะได้รู้จักกับคอมโพเนนต์และเอฟเฟกต์ของ Flame รวมถึงวิธีผสานรวม Flame กับการจัดการสถานะของ Flutter
สร้างโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงบน Cloud AI Platform ด้วย TensorFlow Enterprise และ BigQuery
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้นำเข้าชุดข้อมูล BigQuery โดยตรงและฝึกโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงด้วย TensorFlow Enterprise บน Google Cloud AI Platform
การสร้าง UI รุ่นใหม่ใน Flutter
ดูวิธีสร้างอินเทอร์เฟซผู้ใช้ Flutter ด้วยภาพเคลื่อนไหว ตัวให้เฉดสี และเอฟเฟกต์อนุภาคที่ใช้ได้กับทั้ง 6 แพลตฟอร์มของ Flutter
การเปิดตัวแคมเปญ Google Ads ด้วยเหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Analytics และ Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ที่กำหนดเองด้วย GA4F และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
การอธิบายโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Cloud AI Platform
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้สร้าง tf.keras สำหรับระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงโดยใช้ TensorFlow จากนั้นตีความผลลัพธ์ของโมเดลด้วย Explainable AI SDK ของ Cloud
ไขปัญหาด้วย Flutter
เรียนรู้วิธีสร้างแอป Flutter ที่ใช้การประมวลผลอย่างหนักและคงความสามารถในการโต้ตอบแบบไหลของ Flutter เอาไว้
ข้อมูลเชิงลึกด้านความปลอดภัยรันไทม์
ทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้กับคลัสเตอร์ Cloud Run และ GKE รวมถึงดูข้อมูลเชิงลึกด้านความปลอดภัยสำหรับการติดตั้งใช้งานใน Software Delivery Shield Security
เพิ่มฟีเจอร์เกี่ยวกับแชทในแอป Android ด้วย Messaging และ People API
เรียนรู้วิธีการขยายแอป Android ให้มีฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องกับการแชทด้วย Messaging และ People API
ขายการสมัครใช้บริการในแอปด้วย Play Billing Library 5
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การสมัครใช้บริการแบบต่ออายุใหม่อัตโนมัติและแพ็กเกจแบบชำระเงินล่วงหน้า รวมถึงแพ็กเกจเริ่มต้นและข้อเสนอที่ยืดหยุ่น
ข้อมูลไปยัง Generative AI ด้วย Spanner และ Vertex AI Imagen API
สร้างแอปสร้างท่าทางเพื่อสร้างรูปภาพตามพรอมต์ท่าทางที่ผู้ใช้สร้าง พร้อมด้วยข้อมูลที่ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล Spanner โดยใช้ API ของแอปเซิร์ฟเวอร์
แชทที่ทำงานด้วยระบบ Generative AI กับผู้ใช้และเอกสารใน Java ด้วย PaLM และ LangChain4J
ใน Codelab นี้ คุณจะได้แชทกับผู้ใช้หรือถามคำถามเกี่ยวกับเอกสารของคุณ โดยใช้ Generative AI ใน Java, การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ PaLM และใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กการจัดการเป็นกลุ่ม LangChain4J LLM
การใช้ Gemini Code Assist เพื่อสำรวจและปรับปรุงโซลูชันการเริ่มต้นการสรุปข้อมูลโดย AI
ใน Codelab นี้ เราจะมาดูโซลูชัน Jump Start ที่มีอยู่แล้วอย่างการสรุปด้วย AI ซึ่งใช้โมเดล Vertex AI ในการสรุปเอกสาร PDF ที่อัปโหลดไปยัง Google Cloud Storage เราจะใช้ Gemini Code Assist เพื่อทำความเข้าใจและเพิ่มฟังก์ชันใหม่ๆ ลงในโซลูชัน
ทำให้งานของ Google Workspace เป็นแบบอัตโนมัติด้วย Gemini API
เรียนรู้วิธีใช้ความสามารถของ Gemini API เพื่อทำให้งานของ Google Workspace เป็นแบบอัตโนมัติและสำรวจความเป็นไปได้อื่นๆ
MDC-101 Flutter: ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับคอมโพเนนต์วัสดุ
เรียนรู้พื้นฐานการใช้งาน Material Components โดยการสร้างหน้าเข้าสู่ระบบสำหรับแอป Flutter แบบง่าย
เว็บ MDC-101: ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Material Components (MDC) (เว็บ)
ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้คอมโพเนนต์วัสดุสําหรับเว็บโดยการสร้างแอปแบบง่ายที่มีคอมโพเนนต์หลัก
MDC-103 Android: การกำหนดธีมของวัสดุโดยใช้สี การเคลื่อนไหว และประเภท (Java)
ค้นพบวิธีที่ Material Components สําหรับ Android ช่วยให้คุณแยกความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และออกแบบแบรนด์ผ่าน Java ได้อย่างง่ายดาย
แอปพลิเคชันสแต็ก MEAN แบบ Serverless ใน MongoDB Atlas และ Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้างแอป MEAN Stack ซึ่งติดตั้งได้ซึ่งทำงานบน Cloud Run
MDC-103 Flutter: การให้ธีมวัสดุที่มีสี รูปทรง ระดับความสูง และประเภท
ค้นพบวิธีที่คลัง Material Flutter ช่วยให้คุณสร้างความแตกต่างและแสดงแบรนด์ของคุณผ่านการออกแบบได้ง่ายๆ
MDC-111 Android: การรวมคอมโพเนนต์เนื้อหาเข้ากับฐานของโค้ด (Java)
ดูวิธีรวมคอมโพเนนต์ Material แต่ละรายการเข้ากับฐานของโค้ด Java ที่มีอยู่โดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด
MDC-101 Android: ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับคอมโพเนนต์ (MDC) (Java)
ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการใช้คอมโพเนนต์วัสดุสําหรับ Android โดยการสร้างแอปแบบง่ายที่มีคอมโพเนนต์หลักใน Java
MDC-104 Android: คอมโพเนนต์ขั้นสูงสำหรับเนื้อหา (Java)
ปรับปรุงการออกแบบและเรียนรู้การใช้เมนูฉากหลังคอมโพเนนต์ขั้นสูงใน Java
MDC-111 Android: การรวมคอมโพเนนต์เนื้อหาเข้ากับฐานของโค้ด (Kotlin)
ดูวิธีรวมคอมโพเนนต์ Material แต่ละรายการเข้ากับฐานโค้ด Kotlin ที่มีอยู่โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ตั้งแต่ต้น
เว็บ MDC-103: ธีมวัสดุที่มีสี รูปทรง ระดับความสูง และประเภท (เว็บ)
ค้นพบวิธีที่ Material Components สําหรับเว็บช่วยให้แยกความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และแสดงแบรนด์ของคุณผ่านการออกแบบได้อย่างง่ายดาย
MDC-104 Android: คอมโพเนนต์ Material Advanced (Kotlin)
ปรับปรุงการออกแบบและเรียนรู้การใช้เมนูฉากหลังคอมโพเนนต์ขั้นสูงใน Kotlin
เครื่องมือสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพของแอปใน Go (ตอนที่ 2: เครื่องมือสร้างโปรไฟล์)
การทำโปรไฟล์อย่างต่อเนื่องเป็นเครื่องมือในการระบุข้อมูลช่วง 1 ไมล์สุดท้ายของการปรับแต่งประสิทธิภาพ ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้งานแอปพลิเคชันด้วย Agent เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ และวิธีระบุจุดคอขวดจากแผนภูมิแบบภาพบน Cloud Profiler
เริ่มต้นใช้งาน Firebase ใน C+#43;
คุณอาจรู้จัก Firebase SDK สำหรับ Android และ iOS แล้ว แต่คุณทราบหรือไม่ว่ามี C++ SDK ที่ออกแบบมาเพื่อเกมข้ามแพลตฟอร์มโดยเฉพาะใช่ไหม ในเวิร์กช็อปนี้ เราจะเพิ่ม C++ SDK ลงในโปรเจ็กต์ Android ผ่าน CMake เพิ่มข้อมูลวิเคราะห์พื้นฐานเพื่อช่วยปรับปรุงเกม และแชร์กับเพื่อนๆ และผู้ทดสอบเพื่อเริ่มรวบรวมความคิดเห็น
วิธีโต้ตอบกับ API โดยใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันใน Gemini
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันใน Gemini เพื่อสร้างแอปให้ผู้ใช้ถามเกี่ยวกับอัตราแลกเปลี่ยน ดึงข้อมูลล่าสุดจาก API ภายนอก แล้วตอบกลับผู้ใช้พร้อมคำตอบ
การแบ่งพาร์ติชันและการคลัสเตอร์ใน BigQuery
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ UI ทางเว็บของ BigQuery เพื่อทำความเข้าใจการแบ่งพาร์ติชันและการจัดคลัสเตอร์ใน BigQuery
ทำให้อีเมลใช้งานได้จริงยิ่งขึ้นด้วยส่วนเสริมของ Google Workspace
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ออกแบบและใช้งานส่วนเสริม Gmail ที่ช่วยให้ผู้ใช้เพิ่มค่าใช้จ่ายจากใบเสร็จลงในสเปรดชีตใน Google ชีตได้โดยไม่ต้องออกจาก Gmail
การนำทางด้วยท่าทางสัมผัสและประสบการณ์แบบไร้ขอบ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทำงานในแอปที่มีอยู่เพื่อทำให้การควบคุมแอปทำงานร่วมกับการนำทางด้วยท่าทางสัมผัสได้ นอกจากนี้ คุณยังจะได้สัมผัสประสบการณ์การใช้งานหน้าจอแบบเต็มขอบเต็มตาอีกด้วย
การสร้างข้อความ Generative AI ใน Java ด้วย PaLM และ LangChain4J
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เริ่มต้นใช้งาน Generative AI ใน Java, การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ PaLM และใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์กการจัดการเป็นกลุ่ม LangChain4J LLM
การเขียนการทดสอบการตรวจสอบสังเคราะห์สำหรับบริการของคุณโดยใช้ Gemini
ใน Codelab นี้ เราจะพิจารณาการใช้ฟีเจอร์ "ช่วยฉันเขียน" เพื่อเขียนการทดสอบการตรวจสอบสังเคราะห์สำหรับบริการที่มีอยู่ของคุณ
ติดตั้งใช้งานและตรวจสอบ GKE NFO แบบหลายเครือข่าย & อินเทอร์เฟซประสิทธิภาพสูง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบ GKE L3 และ Nodepool แบบหลายอุปกรณ์ netdevice
ติดตามเหตุการณ์ใน WebView ด้วย Google Analytics
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียกใช้วิธีติดตามเหตุการณ์ในเว็บไซต์ภายใน WebView ด้วย GA4F โดยการส่งต่อเหตุการณ์ไปยังโค้ดแบบเนทีฟ
TensorFlow.js: แปลง PythonSavedModel เป็นรูปแบบ TensorFlow.js
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการนำโมเดล Python ML ที่มีอยู่ซึ่งอยู่ในรูปแบบ SaveModel แล้วแปลงเป็นรูปแบบ TensorFlow.js เพื่อให้ทำงานในเว็บเบราว์เซอร์ได้ ขณะเดียวกันก็เรียนรู้วิธีแก้ไขปัญหาทั่วไปที่อาจเกิดขึ้นใน Conversion ด้วย
การฝึก TensorFlow.js ใน Node.js Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างและฝึกโมเดลการประเมินสนามเบสบอลโดยใช้ TensorFlow.js ในเซิร์ฟเวอร์ Node.js และแสดงเมตริกให้แก่ไคลเอ็นต์
ห้องทดลอง: ส่วนขยายบริการใน Media CDN
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างการกระจาย Media CDN ซึ่งเรียกใช้โค้ดที่กำหนดเองผ่านปลั๊กอิน Service Extensions เพื่อให้ได้การตรวจสอบสิทธิ์ HTTP ที่กำหนดเอง
การเพิ่มประสิทธิภาพราคาของผลิตภัณฑ์ขายปลีก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จาก Dataprep, BigQuery และ Looker เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของราคาปลีกต่างๆ และทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลประกอบในการเพิ่มประสิทธิภาพราคาของผลิตภัณฑ์
การทำงานอัตโนมัติของคำสั่ง Slack
ซอร์สโค้ดสำหรับสร้างคำสั่ง Slack Slash สำหรับการสรุปข้อความในแอปพลิเคชัน Slack แอปพลิเคชัน Slack จะใช้ Cloud Function เพื่อเรียกใช้ PaLM API สำหรับการสรุปข้อความ
การปรับขนาดด้วย Kustomize
Kustomize เป็นเครื่องมือที่นำเสนอวิธีปรับแต่งการกำหนดค่าแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องใช้เทมเพลต ทำให้การใช้แอปพลิเคชันที่มีอยู่ง่ายขึ้น โดยจะพร้อมใช้งานเป็นยูทิลิตีแบบสแตนด์อโลนและสร้างขึ้นใน kubectl จนถึงวันที่ kubectl apply -k สามารถใช้เป็น CLI
การใช้ Secret Manager กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Secret Manager กับ Python
เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และพร็อกซี NEG TCP แบบผสม
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect กับพร็อกซี TCP เพื่อเข้าถึงบริการภายในองค์กร
Cloud Armor และตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP/SSL - การจำกัดอัตราและรายการการปฏิเสธ IP Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP/SSL พร้อมบริการแบ็กเอนด์ และใช้ Cloud Armor เพื่อจำกัดการเข้าถึงตัวจัดสรรภาระงานสำหรับชุดไคลเอ็นต์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น
Apache Spark และ Jupyter Notebooks บน Cloud Dataproc
ห้องทดลองนี้จะแสดงวิธีตั้งค่า Apache Spark และสมุดบันทึก Jupyter บน Cloud Dataproc โดยใช้คอมโพเนนต์ที่ไม่บังคับและเกตเวย์คอมโพเนนต์
Android ขั้นสูงใน Kotlin 03.2: ภาพเคลื่อนไหวด้วย MotionLayout
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ MotionLayout เพื่อสร้างแอป Kotlin ใน Android ที่มีภาพเคลื่อนไหวแบบไดนามิก
จดจำดอกไม้ด้วย TensorFlow Lite บน Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้ตัวแยกประเภทรูปภาพและเรียกใช้ในโทรศัพท์ Android โดยใช้ TensorFlow Lite
นำเข้าข้อมูล CSV (ค่าที่คั่นด้วยคอมมา) ไปยัง BigQuery โดยใช้ Cloud Data Fusion - การส่งผ่านข้อมูลแบบเรียลไทม์
ใน Codelab นี้ เราจะใช้รูปแบบการนำเข้าข้อมูลเพื่อโหลดข้อมูลการดูแลสุขอนามัยในรูปแบบ CSV ลงใน BigQuery โดยใช้ Cloud Data Fusion แบบเรียลไทม์
การคำนวณสถิติส่วนตัวด้วยความเป็นส่วนตัวบนบีม
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างสถิติส่วนตัวสำหรับการเข้าชมร้านอาหารโดยใช้ Privacy on Beam เพื่อสำรวจและนำความสามารถของเฟรมเวิร์ก Differential Privacy ไปใช้
การค้นหาความคล้ายคลึงกันด้วย Spanner และ Vertex AI
สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาความคล้ายคลึงกันสำหรับการแนะนำเครื่องแต่งกายตามข้อมูลจากผู้ใช้ และดำเนินการค้นหาข้อมูลที่จัดเก็บในประแจ และจัดทำดัชนีโดย Vector Search เพื่อโต้ตอบกับเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุด
การจดจำคำพูดด้วย AI ด้วย TensorFlow Lite สำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์และ SparkFun Edge
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้โมเดลการจดจำคำพูดโดยใช้ TensorFlow Lite สำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์ใน SparkFun Edge ซึ่งเป็นบอร์ดพัฒนาการที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่และมีไมโครคอนโทรลเลอร์
ข้อมูลการติดตามของเครื่องมือโดยใช้ OpenTelemetry
OpenTelemetry คือมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับความสามารถในการสังเกตระบบในการติดตามและเมตริก เซสชันนี้จะแชร์ความรู้เกี่ยวกับวิธีสร้างเครื่องมือเมตริกของแอปพลิเคชันโดยใช้ OpenTelemetry และวิธีใช้เมตริกใน Cloud Monitoring และเครื่องมือการตรวจสอบอื่นๆ
ห้องทดลอง: พื้นที่สำนักงาน NCC ที่มีอุปกรณ์ FlexiWAN SD-WAN
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้อุปกรณ์ WAN ที่กำหนดไว้โดยซอฟต์แวร์ซึ่งเชื่อมต่อกับ NCC Hub
เพิ่มข้อความ Push ในแอป iOS
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มข้อความ Push ลงในแอป iOS ที่มี Firebase Cloud Messaging
เวิร์กช็อป Serverless Web API
ใน Code Lab นี้ คุณจะได้พัฒนา Web API บนโซลูชันแบบ Serverless ของ Google Cloud เพื่อให้บริการชั้นวางหนังสือและหนังสือของชั้นวางหนังสือ คุณจะสร้าง Cloud Function เพื่อนำเข้าข้อมูลตัวอย่าง, คอนเทนเนอร์ Cloud Run เพื่อนำเสนอ Web API แบ็กเอนด์ที่นำมาใช้ใหม่ได้ และเว็บแอปพลิเคชัน App Engine เพื่อเสนอฟรอนท์เอนด์ของเว็บสำหรับเรียกดูผ่านคลังหนังสือ
เพิ่มข้อความ Push ลงในเว็บแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มข้อความ Push ลงในเว็บแอป
TensorFlow.js - การจดจำเสียงโดยใช้การเรียนรู้การโอน
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างเครือข่ายการจดจำเสียงพื้นฐานที่สามารถจดจำเสียงของคุณและใช้เพื่อควบคุมแถบเลื่อนในเบราว์เซอร์ คุณจะได้ใช้ TensorFlow.js ซึ่งเป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นสำหรับ JavaScript
เข้าถึงไฟล์ใน Cloud Storage ด้วย Spring Resource Abstraction
ดูวิธีเข้าถึงไฟล์ใน Cloud Storage ด้วยนามธรรมของทรัพยากรใน Spring
การผสานรวมการกำหนดค่าระยะไกลใน Android Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้งานการกำหนดค่าระยะไกลใน Android
ML Kit จดจำข้อความและลักษณะใบหน้า: iOS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป iOS ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำข้อความและลักษณะใบหน้าในรูปภาพ
วัดเวลาในการโหลดและการแสดงผลหน้าจอด้วยการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปตัวอย่างและเรียนรู้วิธีวัดเวลาในการโหลดและการแสดงภาพหน้าจอด้วยการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase
คำนวณกลุ่มรายได้สำหรับสคีมามูลค่า Conversion ของเครือข่าย SKAd
ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตการดูตัวอย่างวิธีคิดเกี่ยวกับการสร้างที่เก็บข้อมูลรายได้เพื่อตั้งค่าสคีมามูลค่า Conversion ของเครือข่าย SKAd
วัดข้อมูลภาคสนามของ Core Web Vitals ด้วยเมตริกโฆษณา
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวัด Core Web Vitals ด้วยเทมเพลตแท็ก Google Tag Manager (GTM) ที่สร้างไว้ล่วงหน้าและการส่งข้อมูลไปยังพร็อพเพอร์ตี้ Google Analytics 4 (GA4) คุณจะได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลจาก Google Ad Manager และ Google AdSense ไปยัง
เราวัดความสามารถเข้าถึงได้ง่ายแบบดิจิทัลอย่างไร
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการวัดผลการช่วยเหลือพิเศษ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าทุกคน รวมถึงผู้พิการ จะโต้ตอบกับเว็บไซต์ได้อย่างมีความหมายและเท่าเทียม
คอลเล็กชันคีย์
เรียนรู้วิธีใช้คอลเล็กชันแบบคีย์ เช่น แผนที่และชุด
คอลเล็กชันที่จัดทำดัชนี
ดูวิธีใช้คอลเล็กชันที่จัดทำดัชนี เช่น อาร์เรย์
ตัวแปร
ดูวิธีใช้ตัวแปร JavaScript
คลาส
ดูวิธีใช้คลาสใน JavaScript
ขั้นตอนการควบคุม
ดูข้อมูลเกี่ยวกับขั้นตอนการควบคุมของ JavaScript
คีย์เวิร์ดใหม่
เรียกใช้ฟังก์ชันโดยใช้คีย์เวิร์ด "ใหม่" เพื่อสร้างออบเจ็กต์
ข้อบ่งชี้พร็อพเพอร์ตี้
ใช้ข้อบ่งชี้พร็อพเพอร์ตี้เพื่อกำหนดค่าออบเจ็กต์ JavaScript
วัตถุ
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับออบเจ็กต์ JavaScript
คีย์เวิร์ดนี้
ใช้คีย์เวิร์ด "นี้" เพื่อทำงานกับบริบทที่ฟังก์ชันของคุณเรียกใช้
สัญลักษณ์
ดูวิธีใช้ข้อมูลสัญลักษณ์ประเภท JavaScript
คีย์เวิร์ดที่แสดงผล
ใช้คีย์เวิร์ด "แสดงผล" เพื่อใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันให้มากขึ้น
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ JavaScript
ประวัติโดยย่อของ JavaScript และภาพรวมของกฎพื้นฐาน
บูลีน
ดูวิธีใช้ประเภทข้อมูลบูลีน
นิพจน์ของฟังก์ชัน
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับนิพจน์ฟังก์ชัน JavaScript
การสืบทอดต้นแบบ
ออบเจ็กต์ JavaScript และการสืบทอดต้นแบบ
ขยายเวลาชั้นเรียน
คีย์เวิร์ด "ขยาย" ช่วยให้คุณสร้างคลาสย่อยของคลาสที่มีอยู่ได้
ฟังก์ชัน
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับฟังก์ชัน JavaScript
ผู้เข้าถึงพร็อพเพอร์ตี้
เรียนรู้วิธีตั้งค่า แก้ไข และเข้าถึงคุณสมบัติของวัตถุ
โอเปอเรเตอร์การเปรียบเทียบ
เรียนรู้วิธีใช้โอเปอเรเตอร์การเปรียบเทียบ
ภาคผนวก
ข้อมูลเพิ่มเติมที่อาจเป็นประโยชน์ในเส้นทาง JavaScript
null และไม่ได้กำหนด
ดูวิธีใช้ประเภทข้อมูล "null" และ "undefined" ของ JavaScript
สตริง
เรียนรู้วิธีใช้ข้อมูลสตริงของ JavaScript
ฟิลด์และวิธีการของชั้นเรียน
ใช้ช่องและวิธีการของชั้นเรียนเพื่อเพิ่มพร็อพเพอร์ตี้ลงในชั้นเรียน
Numbers
ศึกษาวิธี JavaScript ประเภทข้อมูลตัวเลข
BigInt
ดูวิธีใช้ประเภทข้อมูล BigInt ของ JavaScript
ยินดีต้อนรับสู่ Learn JavaScript
หลักสูตรเชิงลึกเกี่ยวกับพื้นฐานของ JavaScript
บล็อกการเริ่มต้นแบบคงที่
ใช้บล็อกการเริ่มต้นแบบคงที่เพื่อตั้งค่าหรือเปลี่ยนแปลงฟิลด์แบบคงที่
ประเภทและโครงสร้างข้อมูล
ประเภทข้อมูล JavaScript แบบ "พื้นฐาน"
เร็วๆ นี้
โปรดติดตามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบ
สิ่งที่ควรทดสอบและแนวทางของคุณ
ดูวิธีประเมินโค้ดเพื่อทำการทดสอบ
การทดสอบคอมโพเนนต์ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่างการออกแบบการทดสอบสำหรับคอมโพเนนต์ React ที่มีทรัพยากร Dependency ที่ซับซ้อน
การวิเคราะห์แบบคงที่
เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือโปรแกรมวิเคราะห์โค้ดสำหรับการทดสอบอัตโนมัติขั้นพื้นฐาน
ตำแหน่งที่ทำการทดสอบ
เรียนรู้วิธีทำการทดสอบด้วยตนเองหรือเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการอัตโนมัติ
เครื่องมือประกอบธุรกิจ
เรียนรู้เกี่ยวกับการยืนยันและพื้นฐานอื่นๆ ที่พบได้ทั่วไปในกรอบการทดสอบส่วนใหญ่
ขอต้อนรับสู่ฟีเจอร์เรียนรู้การทดสอบ
หลักสูตรเชิงลึกเกี่ยวกับการทดสอบซอฟต์แวร์
สภาพแวดล้อมการทดสอบ
ดูวิธีใช้เครื่องมือรันไทม์และการจำลองเบราว์เซอร์สำหรับการทดสอบ
ภาคผนวก
ข้อมูลเพิ่มเติมที่อาจเป็นประโยชน์ในเส้นทางการพัฒนาการทดสอบ
การทดสอบอัตโนมัติประเภทต่างๆ
ดูข้อมูลเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่ทั่วไปของประเภทการทดสอบ
การทดสอบคืออะไร
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการทดสอบ
JavaScript แบบแยกโค้ด
ทรัพยากรบางอย่างไม่มีความสำคัญต่อการโหลดครั้งแรกของหน้าเว็บ JavaScript เป็นทรัพยากรหนึ่งที่อาจถูกหน่วงเวลาไว้จนกว่าจะถึงเวลาที่ต้องใช้ผ่านเทคนิคที่เรียกว่าการแยกโค้ด การทำเช่นนี้จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยการลดการแย่งชิงแบนด์วิดท์และ CPU ซึ่งถือเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญในการปรับปรุงทั้งความเร็วในการโหลดหน้าเว็บเริ่มต้นและการตอบสนองของอินพุตในช่วงเริ่มต้น
ยินดีต้อนรับสู่ Learn Performance
หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับประสิทธิภาพเว็บ ซึ่งเป็นแง่มุมสำคัญของประสบการณ์ของผู้ใช้ โดยครอบคลุมแนวคิดและเทคนิคที่สำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพเว็บสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ
ทําความเข้าใจเส้นทางสําคัญ
เส้นทางการแสดงผลวิกฤติเป็นแนวคิดในประสิทธิภาพการทำงานบนเว็บที่เกี่ยวข้องกับความเร็วที่การแสดงผลครั้งแรกของหน้าเว็บจะปรากฏในเบราว์เซอร์ โมดูลนี้จะพูดถึงทฤษฎีเบื้องหลังเส้นทางการแสดงผลวิกฤติ ซึ่งครอบคลุมแนวคิดต่างๆ เช่น ทรัพยากรการบล็อกการแสดงผลและการบล็อกโปรแกรมแยกวิเคราะห์ และดูว่าทรัพยากรเหล่านี้มีบทบาทสำคัญอย่างไรต่อความเร็วที่หน้าเว็บปรากฏในเบราว์เซอร์
ประสิทธิภาพของวิดีโอ
วิดีโอเป็นสื่อประเภทที่มักใช้ในหน้าเว็บ แต่การรู้วิธีให้บริการอย่างมีประสิทธิภาพนั้นเป็นประสิทธิภาพอย่างหนึ่งที่คุณไม่ควรมองข้าม โมดูลนี้ครอบคลุมเทคนิคสำคัญบางประการสำหรับการฝังวิดีโอในลักษณะที่เว็บไซต์ของคุณจะทำงานได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงการพิจารณาประสิทธิภาพที่อยู่ติดกันซึ่งอาจเกิดขึ้นจากการใช้งาน
ภาพรวมของ Web Worker
สิ่งที่ผู้ใช้เห็นในเบราว์เซอร์ส่วนใหญ่จะเกิดขึ้นในเธรดเดียวที่เรียกว่า _main Thread_ อย่างไรก็ตาม มีโอกาสที่คุณจะเริ่มชุดข้อความใหม่ให้ทำงานที่ต้องใช้การคำนวณราคาแพงได้ เพื่อที่เทรดหลักจะรองรับงานที่สำคัญที่ต้องแสดงต่อผู้ใช้ได้ API ที่ทำงานนี้เรียกว่า Web Worker API และในโมดูลนี้จะมีข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับการทำงานดังกล่าวด้วย
เพิ่มประสิทธิภาพแบบอักษรสำหรับเว็บ
แบบอักษรเว็บเป็นทรัพยากรที่นิยมใช้กันโดยทั่วไปบนเว็บ และเป็นทรัพยากรที่นำไปใช้ในการออกแบบเว็บไซต์ในลักษณะที่ทรัพยากรอื่นๆ ทำได้ อย่างไรก็ตาม แบบอักษรบนเว็บยังคงมีต้นทุนในด้านประสิทธิภาพ ในโมดูลนี้ เราจะทบทวนข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพและเทคนิคต่างๆ เกี่ยวกับแบบอักษรบนเว็บ
ประสิทธิภาพของรูปภาพ
รูปภาพแสดงถึงสัดส่วนข้อมูลปริมาณมากที่ถ่ายโอนบนหน้าเว็บหลายๆ หน้าในปัจจุบัน โมดูลนี้ครอบคลุมวิธีเพิ่มประสิทธิภาพรูปภาพ รวมถึงแสดงรูปภาพอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อช่วยลดไบต์ที่เสียเปล่า โดยไม่คำนึงถึงอุปกรณ์ของผู้ใช้
เพิ่มประสิทธิภาพการโหลดทรัพยากร
ขณะที่หน้าเว็บโหลดขึ้นมา จะมีการอ้างอิงทรัพยากรจำนวนมากภายใน HTML ซึ่งให้หน้าเว็บที่มีรูปลักษณ์และเลย์เอาต์ผ่าน CSS รวมถึงมีการโต้ตอบผ่าน JavaScript ด้วย ในโมดูลนี้ แนวคิดสำคัญจำนวนหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับทรัพยากรเหล่านี้ รวมถึงผลกระทบที่มีต่อเวลาในการโหลดหน้าเว็บ
ช่วยเหลือเบราว์เซอร์ด้วยคำแนะนำด้านแหล่งข้อมูล
คำแนะนำเกี่ยวกับทรัพยากรคือชุดของคุณลักษณะที่มีใน HTML ซึ่งสามารถช่วยให้เบราว์เซอร์โหลดทรัพยากรได้เร็วขึ้น และแม้ว่าจะมีลำดับความสำคัญของทรัพยากรที่สูงกว่าก็ตาม ในโมดูลนี้ เราได้กล่าวถึงคำแนะนำด้านแหล่งข้อมูล 2-3 ข้อที่จะช่วยให้หน้าเว็บของคุณโหลดได้เร็วขึ้น
กรณีการใช้งานของ Web Worker ที่เป็นรูปธรรม
ตอนนี้คุณมีความเข้าใจขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับ Web Worker และความสามารถและข้อจำกัดของ Web Work แล้ว ตอนนี้ก็ถึงเวลาดูกรณีการใช้งานที่เป็นรูปธรรมสำหรับ Web Worker กันบ้าง ในการสาธิตนี้ ใช้ Web Worker เพื่อดึงไฟล์ JPEG, ดึงข้อมูลเมตา แล้วส่งกลับไปยังเทรดหลักเพื่อให้ผู้ใช้ดูได้ในเบราว์เซอร์
โหลดรูปภาพแบบ Lazy Loading และองค์ประกอบ <iframe>
รูปภาพและองค์ประกอบ iframe อาจใช้แบนด์วิดท์และเวลาในการประมวลผลของ CPU เป็นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องโหลดรูปภาพและองค์ประกอบ iframe บางรายการขณะโหลดหน้าเว็บเริ่มต้น และอาจเลื่อนเวลาออกไปที่ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะเห็นหน้าเหล่านั้นในภายหลัง เทคนิคนี้เรียกว่า _lazy Loading_ ในโมดูลนี้ เราได้อธิบายรูปภาพการโหลดแบบ Lazy Loading และองค์ประกอบ iframe เพื่อให้คุณโหลดหน้าเว็บได้เร็วขึ้นและใช้แบนด์วิดท์และเวลาในการประมวลผลเฉพาะในกรณีที่จำเป็นเท่านั้น
การดึงข้อมูลล่วงหน้า การแสดงผลล่วงหน้า และการแคชโปรแกรมทำงานของบริการล่วงหน้า
แม้ว่าประสิทธิภาพส่วนใหญ่จะเกี่ยวข้องกับสิ่งที่คุณทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและกำจัดทรัพยากรที่ไม่จำเป็น แต่การแนะนำว่าควรโหลดทรัพยากรบางอย่างก่อนที่จะจำเป็นต้องใช้ อาจดูเหมือนเป็นเรื่องยุ่งยากบ้าง อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่ _อาจ_ สามารถโหลดทรัพยากรบางอย่างล่วงหน้าได้อย่างเหมาะสม ในโมดูลนี้ เราจะสำรวจประสิทธิภาพแง่มุมนี้ในขณะที่กล่าวถึงการดึงข้อมูลล่วงหน้าและการแสดงผลล่วงหน้า
ความเร็วสำคัญอย่างไร
ก่อนที่จะเริ่มเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ได้นั้น คุณต้องเข้าใจบทบาทที่มีต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ก่อน และดูว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจะส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้อย่างไร หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยบทนำสั้นๆ เกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้ ซึ่งจะให้บริบทสำคัญว่าเหตุใดการเรียนรู้ประสิทธิภาพจึงเป็นเรื่องสำคัญ
ข้อควรพิจารณาทั่วไปเกี่ยวกับประสิทธิภาพ HTML
ทุกเว็บไซต์เริ่มต้นด้วยการขอเอกสาร HTML ซึ่งคำขอดังกล่าวมีบทบาทสำคัญในแง่ของการโหลดเว็บไซต์ โมดูลนี้ครอบคลุมแนวคิดสำคัญต่างๆ เช่น การแคช HTML, การบล็อกโปรแกรมแยกวิเคราะห์, การบล็อกการแสดงผล และอื่นๆ คุณจึงมั่นใจได้ว่าคำขอแรกสำหรับ HTML ของเว็บไซต์จะปิดอย่างถูกต้อง
การเข้ารหัส
เรียนรู้วิธีที่การเข้ารหัสจะช่วยรักษาความเป็นส่วนตัวโดยตรวจสอบว่าผู้อื่นไม่สามารถดักจับและอ่านเนื้อหาของผู้ใช้ของคุณได้
บุคคลที่สาม
ดูข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลที่สามและวิธีลดความเสี่ยงต่อผู้ใช้เมื่อผสานรวมบุคคลที่สาม
การเก็บลายนิ้วมือ
การเก็บลายนิ้วมือคือการดำเนินการในการระบุผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงโดยใช้ลักษณะเฉพาะในการตั้งค่าของผู้ใช้ ดูว่าการดำเนินการนี้สร้างความเสียหายต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ได้อย่างไร
ใช้เฉพาะข้อมูลที่คุณต้องการ
ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้กลยุทธ์ในการเก็บรวบรวมเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น การจัดการและนำข้อมูลที่คุณเก็บรวบรวมออก และการอธิบายข้อมูลที่เก็บรวบรวมให้ผู้ใช้ทราบ
แนวทางปฏิบัติที่ดี
>-
จดจ่อ
วิธีจัดการลําดับโฟกัสในเอกสาร HTML
API แบบ HTML
เรียนรู้วิธีที่สามารถมองเห็นและจัดการข้อมูล HTML โดยใช้ JavaScript
ข้อความ
>-
องค์ประกอบอื่นๆ ของข้อความในบรรทัด
คำแนะนำเกี่ยวกับช่วงขององค์ประกอบที่ใช้เพื่อมาร์กอัปข้อความ
ฟอร์ม
ภาพรวมของแบบฟอร์มใน HTML
รายละเอียดและข้อมูลสรุป
>-
สรุปและขั้นตอนถัดไป
ปิดท้ายด้วยแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
เทมเพลต สล็อต และเงา
'คำอธิบายเทมเพลต ช่อง และเงา'
เสียงและภาพ
ค้นพบวิธีทำงานกับสื่อ HTML เช่น เสียงและวิดีโอ
รูปภาพ
ภาพรวมของรูปภาพใน HTML
รูปแบบรูปภาพ: GIF
ทำความเข้าใจรูปแบบรูปภาพ GIF รวมถึงคำอธิบายวิธีการทำงานของการเข้ารหัสรูปภาพ
รูปแบบรูปภาพ: AVIF
รูปแบบไฟล์ภาพ AV1 (AVIF) คือการเข้ารหัสตามตัวแปลงสัญญาณวิดีโอ AV1 แบบโอเพนซอร์ส
รูปแบบรูปภาพ: WebP
ดูข้อมูลเกี่ยวกับ WebP และทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างรูปแบบนี้และรูปแบบอื่นๆ
เครือข่ายนำส่งเนื้อหารูปภาพ
เรียนรู้ว่า CDN รูปภาพมีความสามารถในการเปลี่ยนรูปแบบและเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาของรูปภาพได้อย่างไร
ปัญหาด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ
เรียนรู้วิธีทำให้คำขอรูปภาพมีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพมากที่สุด
รูปแบบรูปภาพ: JPEG
ดูข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบรูปภาพที่พบมากที่สุดบนเว็บ
รูปภาพที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์
เจาะลึกเกี่ยวกับรูปภาพที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์
รูปแบบรูปภาพ: PNG
ดูว่าเมื่อใดควรเลือก PNG เป็นรูปแบบรูปภาพที่ดีที่สุด
ไวยากรณ์ที่กําหนดไว้ล่วงหน้า
ค้นหาเกี่ยวกับองค์ประกอบรูปภาพ
การบีบอัดและการเข้ารหัสอัตโนมัติ
>-
รูปเวกเตอร์
'ดูข้อมูลเกี่ยวกับ SVG ซึ่งเป็นรูปแบบรูปภาพเวกเตอร์ที่ใช้บนเว็บ'
ประวัติโดยย่อของรูปภาพบนเว็บ
'ประวัติของรูปภาพบนเว็บ เริ่มต้นจากองค์ประกอบรูปภาพในปี 1993'
ไวยากรณ์ที่สื่อความหมาย
การใช้ srcset และขนาดเพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับแหล่งที่มาของรูปภาพและวิธีการใช้งานแหล่งที่มาแก่เบราว์เซอร์
บทสรุป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ เฟรมเวิร์ก และ CMS
>-
ยินดีต้อนรับสู่ "เรียนรู้รูปภาพ"
หลักสูตรเชิงลึกเกี่ยวกับรูปภาพสำหรับเว็บ
รูปภาพแรสเตอร์
'สำรวจรูปภาพแรสเตอร์ เช่น JPEG, GIF, PNG และ WebP'
ยินดีต้อนรับสู่ "เรียนรู้ความเป็นส่วนตัว"
หลักสูตรที่จะช่วยคุณสร้างเว็บไซต์ที่รักษาความเป็นส่วนตัวได้มากขึ้น
การทดสอบการเข้าถึงด้วยตนเอง
วิธีทดสอบความสามารถเข้าถึงได้ง่ายด้วยตนเอง
การทดสอบการเข้าถึงอัตโนมัติ
วิธีทดสอบความสามารถเข้าถึงได้ง่ายอัตโนมัติ
สรุปและขั้นตอนถัดไป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณดำเนินการต่อไป
การทดสอบเทคโนโลยีความช่วยเหลือพิเศษ
วิธีทดสอบด้วยเทคโนโลยีความช่วยเหลือพิเศษ (AT)
ฟอร์ม
สร้างแบบฟอร์มที่เข้าถึงได้
ตาราง
การทำความเข้าใจวิธีใช้ตารางเพื่อมาร์กอัปข้อมูลแบบตาราง
รายการ
รายการและวิธีอื่นๆ ในการจัดกลุ่มเนื้อหา
ลิงก์
ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องทราบเกี่ยวกับลิงก์
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อความ
วิธีจัดรูปแบบข้อความโดยใช้ HTML
Attributes
เรียนรู้เกี่ยวกับแอตทริบิวต์ร่วมต่างๆ รวมถึงแอตทริบิวต์เฉพาะสำหรับองค์ประกอบ HTML หนึ่งๆ
รูปแบบ คอมโพเนนต์ และระบบการออกแบบ
'ประเมินรูปแบบ ส่วนประกอบ และระบบการออกแบบสำหรับการช่วยเหลือพิเศษ'
JavaScript
'เขียนเหตุการณ์ทริกเกอร์ที่เข้าถึงได้ ชื่อหน้าเว็บ เนื้อหาแบบไดนามิก และอื่นๆ'
การออกแบบและประสบการณ์ของผู้ใช้
สร้างการออกแบบที่เข้าถึงได้และประเมินประสบการณ์ของผู้ใช้
เอกสาร
องค์ประกอบ HTML เพิ่มเติมที่ควรพิจารณาเมื่อสร้างเว็บไซต์และเว็บแอปที่เข้าถึงได้
โครงสร้างเนื้อหา
'ใช้ HTML เชิงความหมาย จุดสังเกต และตารางสำหรับเนื้อหาที่เข้าถึงได้'
วิดีโอและเสียง
ประเภทสื่อทางเลือกที่ทำให้สามารถเข้าถึงวิดีโอและเสียง
โฟกัสแป้นพิมพ์
ทำความเข้าใจและปรับปรุงลำดับและสไตล์การไปยังส่วนต่างๆ ของแป้นพิมพ์
การพิมพ์
เลือกลักษณะแบบอักษร ขนาดอักษร และโครงสร้างข้อความที่เหมาะสมด้วยเลย์เอาต์ที่เข้าถึงได้ง่าย
ยินดีต้อนรับสู่ "Learn Accessibility"
หลักสูตรการช่วยเหลือพิเศษและข้อมูลอ้างอิงที่ใช้ได้ตลอดเพื่อยกระดับการพัฒนาเว็บของคุณ
สีและคอนทราสต์
สร้างชุดสีที่เข้าถึงได้โดยมีความคมชัดที่เหมาะสม
การเข้าถึงแบบดิจิทัลคืออะไร และสำคัญอย่างไร
>-
ARIA และ HTML
เมื่อใดควรใช้ ARIA กับ HTML
รูปภาพ
สร้างรูปภาพที่เข้าถึงได้ง่าย
ภาพเคลื่อนไหวและการเคลื่อนไหว
รองรับผู้ที่เป็นโรคที่เกิดจากการเคลื่อนไหวทุกประเภท
ส่วนหัวและส่วน
วิธีใช้องค์ประกอบการแบ่งส่วนเพื่อให้ความหมายของเนื้อหาได้อย่างถูกต้อง
ภาพรวมของ HTML
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแนวคิดหลักใน HTML
ข้อมูลเมตา
วิธีใช้เมตาแท็กเพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับเอกสาร
HTML เชิงความหมาย
การใช้องค์ประกอบ HTML ที่ถูกต้องเพื่ออธิบายเนื้อหาของเอกสาร
โครงสร้างเอกสาร
เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างเอกสาร HTML ด้วยรากฐานที่มั่นคง
ยินดีต้อนรับสู่การเรียนรู้ HTML!
>-
เครื่องมือและการแก้ไขข้อบกพร่อง
เราจะสำรวจเครื่องมือที่มีให้ใช้งานในการพัฒนา แก้ไขข้อบกพร่อง และทดสอบ Progressive Web App ของคุณ
ความสามารถ
PWA ไม่ได้เชื่อมโยงกับหน้าจอเพียงอย่างเดียว บทนี้จะพูดถึงความสามารถของ PWA ที่มีอยู่ในปัจจุบันในแง่ของฮาร์ดแวร์ เซ็นเซอร์ และการใช้งานแพลตฟอร์ม
การผสานรวมระบบปฏิบัติการ
ตอนนี้ PWA ทำงานนอกเบราว์เซอร์ได้แล้ว บทนี้จะกล่าวถึงวิธีผสานรวมกับระบบปฏิบัติการต่อไปอีกหลังจากที่ผู้ใช้ติดตั้งแอป
การจัดการหน้าต่าง
>-
สถาปัตยกรรม
คุณจะต้องตัดสินใจเมื่อจะพัฒนา PWA เช่น จะสร้างแอปพลิเคชันหน้าเว็บเดียวหรือแอปพลิเคชันที่มีหลายหน้า และกำหนดว่าจะฝากแอปพลิเคชันไว้ที่รูทของโดเมนหรือในโฟลเดอร์
ฟีเจอร์ทดลอง
ความสามารถของ PWA ยังอยู่ระหว่างการปรับปรุงและคุณเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาได้ ในบทนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงการ Fugu, วิธีลงชื่อสมัครทดลองใช้จากต้นทาง และวิธีใช้ API แบบทดลอง
การจัดการความซับซ้อน
>-
อัปเดต
PWA อาจต้องมีการอัปเดต บทนี้จะมีเครื่องมือในการอัปเดตส่วนต่างๆ ของ PWA ตั้งแต่เนื้อหาไปจนถึงข้อมูลเมตา
ข้อความแจ้งให้ติดตั้ง
สําหรับเว็บไซต์ที่ผ่านเกณฑ์การติดตั้ง PWA เบราว์เซอร์จะทริกเกอร์เหตุการณ์เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้ติดตั้ง ข่าวดีคือคุณสามารถใช้กิจกรรมนี้เพื่อปรับแต่งข้อความแจ้งและเชิญผู้ใช้ให้ติดตั้งแอป
กำลังให้บริการ
เมื่อใช้เหตุการณ์การดึงข้อมูลของโปรแกรมทำงานของบริการ คุณจะสกัดกั้นคำขอของเครือข่ายและแสดงการตอบสนองโดยใช้เทคนิคต่างๆ ได้
ข้อมูลออฟไลน์
หากต้องการสร้างประสบการณ์ออฟไลน์ที่มีประสิทธิภาพ คุณต้องใช้การจัดการพื้นที่เก็บข้อมูล เครื่องมือต่างๆ เช่น IndexedDB, แคช, ตัวจัดการพื้นที่เก็บข้อมูล, พื้นที่เก็บข้อมูลถาวร และการจัดทำดัชนีเนื้อหาอาจช่วยได้
Workbox
Workbox คือชุดโมดูลที่ช่วยลดความซับซ้อนในการโต้ตอบกับโปรแกรมทำงานของบริการทั่วไป เช่น การกำหนดเส้นทางและการแคช แต่ละโมดูลจะพูดถึงการพัฒนา Service Worker ในด้านต่างๆ ที่เฉพาะเจาะจง Workbox มีเป้าหมายที่จะทำให้การใช้บริการโปรแกรมทำงานง่ายที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ พร้อมทั้งให้ความยืดหยุ่นในการรองรับความต้องการที่ซับซ้อนของแอปพลิเคชัน
การโต้ตอบ
'จัดเตรียมหน้าเว็บสำหรับกลไกการป้อนข้อมูลต่างๆ ได้แก่ เมาส์ แป้นพิมพ์ และการแตะ'
ฟีเจอร์สื่อ
>-
การเข้าถึง
ตรวจสอบว่าเว็บไซต์พร้อมให้บริการสำหรับทุกคน
รูปแบบอินเทอร์เฟซผู้ใช้
ลองใช้องค์ประกอบ UI ทั่วไปบางส่วนที่ปรับให้เข้ากับหน้าจอขนาดต่างๆ
การกำหนดค่าหน้าจอ
เตรียมเนื้อหาสำหรับอุปกรณ์ที่มีหลายหน้าจอ
การพิมพ์
'ทำให้ข้อความอ่านง่ายและสวยงามไม่ว่าข้อความจะปรากฏที่ไหน'
รูปภาพที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์
แสดงรูปภาพที่เหมาะกับอุปกรณ์และหน้าจอของผู้เข้าชมมากที่สุด
ธีม
ปรับการออกแบบให้ตรงตามความชอบของผู้ใช้ เช่น โหมดมืด
ไอคอน
ใช้ SVG เพื่อแสดงไอคอนที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์ที่รองรับการปรับขนาด
องค์ประกอบรูปภาพ
ควบคุมรูปภาพอย่างสร้างสรรค์มากขึ้น
กำลังแคช
คุณสามารถใช้ Cache Storage API เพื่อดาวน์โหลด จัดเก็บ ลบ หรืออัปเดตชิ้นงานในอุปกรณ์ จากนั้นชิ้นงานเหล่านี้จะแสดงในอุปกรณ์ได้โดยไม่ต้องส่งคำขอเครือข่าย
โปรแกรมทำงานของบริการ
Service Worker เป็นส่วนพื้นฐานของ PWA เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้สามารถโหลดได้อย่างรวดเร็วโดยไม่คำนึงถึงเครือข่าย การเข้าถึงแบบออฟไลน์ ข้อความ Push และความสามารถที่สำคัญอื่นๆ
ข้อความและตัวอักษร
ดูวิธีจัดรูปแบบข้อความบนเว็บในโมดูลนี้
เนื้อหาและข้อมูล
>-
พื้นหลัง
ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดรูปแบบพื้นหลังของกล่องโดยใช้ CSS
รายการเพิ่มเติม
ส่วนรายการเพิ่มเติมคือวิธีที่คุณจัดการกับเนื้อหาที่ไม่พอดีกับขนาดรายการหลักที่กำหนดไว้ ในโมดูลนี้ คุณจะได้คิดนอกกรอบและเรียนรู้วิธีจัดรูปแบบเนื้อหาที่ล้นมือ
ช่วยผู้ใช้หลีกเลี่ยงการป้อนข้อมูลในแบบฟอร์มซ้ำ
ช่วยให้ผู้ใช้กรอกแบบฟอร์มได้สะดวกยิ่งขึ้น
สรุปและขั้นตอนถัดไป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณดำเนินการต่อไป
ช่วยผู้ใช้ป้อนข้อมูลในแบบฟอร์ม
ภาพรวมขององค์ประกอบแบบฟอร์มต่างๆ ที่คุณสามารถเลือกเพื่อสร้างแบบฟอร์มได้
เริ่มต้นใช้งาน
หากต้องการสร้าง Progressive Web App คุณอาจสงสัยว่าต้องเริ่มต้นจากตรงไหน สามารถอัปเกรดเว็บไซต์เป็น PWA โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ตั้งแต่ต้น หรือวิธีย้ายจากแอปเฉพาะแพลตฟอร์มไปเป็น PWA บทความนี้จะช่วยคุณตอบคำถามเหล่านี้
การช่วยเหลือพิเศษ
วิธีสร้างแบบฟอร์มที่ไม่แบ่งแยก
สรุปและขั้นตอนถัดไป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณดำเนินการต่อไป
Identity
เรียนรู้วิธีสร้างแบบฟอร์มการลงชื่อสมัครใช้และการลงชื่อเข้าใช้ที่ปลอดภัยและเข้าถึงง่าย รวมถึงดูวิธีช่วยเหลือผู้ใช้ในการเปลี่ยนการตั้งค่าบัญชี
ยินดีต้อนรับสู่แบบฟอร์มเรียนรู้
หลักสูตรเกี่ยวกับแบบฟอร์ม HTML เพื่อช่วยพัฒนาความเชี่ยวชาญของนักพัฒนาเว็บ
ทดสอบแบบฟอร์มในอุปกรณ์และแพลตฟอร์มต่างๆ
ตรวจสอบว่าแบบฟอร์มใช้งานได้กับอุปกรณ์ เบราว์เซอร์ แพลตฟอร์ม และบริบทต่างๆ กัน
การก้าวสู่ระดับสากล
เตรียมการออกแบบสำหรับภาษาและโหมดการเขียนต่างๆ
รายละเอียดเกี่ยวกับองค์ประกอบแบบฟอร์ม
ดูข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับองค์ประกอบของแบบฟอร์ม กรณีที่ควรใช้แบบฟอร์ม และวิธีการทำงานของแบบฟอร์มโดยละเอียด
เจาะลึกช่องในฟอร์ม
เรียนรู้เกี่ยวกับช่องต่างๆ ของฟอร์มที่ใช้ได้ และวิธีเลือกองค์ประกอบของฟอร์มที่เหมาะสม
บทสรุป
ขั้นตอนถัดไปและแหล่งข้อมูล
JavaScript
ดูวิธีใช้ JavaScript เพื่อปรับปรุงแบบฟอร์มของคุณ
กำลังรวบรวมข้อมูล
เรียนรู้วิธีวัดและวิเคราะห์แบบฟอร์ม
การจัดรูปแบบแบบฟอร์ม
จัดรูปแบบแบบฟอร์มโดยใช้ CSS ในขณะเดียวกันก็ต้องทำให้ทุกคนใช้งานและสามารถอ่านแบบฟอร์มได้
ส่วนควบคุมการจัดรูปแบบแบบฟอร์ม
ดูวิธีใช้การควบคุมแบบฟอร์มด้วย CSS
เลย์เอาต์มาโคร
ออกแบบเลย์เอาต์หน้าเว็บโดยใช้เทคนิค CSS ให้เลือกมากมาย
ใช้แบบฟอร์มเพื่อรับข้อมูลจากผู้ใช้
>-
แบบฟอร์มที่อยู่
ช่วยให้ผู้ใช้กรอกแบบฟอร์มที่อยู่ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย
การค้นหาสื่อ
ปรับการออกแบบให้เข้ากับหน้าจอขนาดต่างๆ โดยใช้คิวรี่สื่อ CSS
แบบฟอร์มการชำระเงิน
ปรับปรุงอัตรา Conversion ด้วยการสร้างรูปแบบการชำระเงินที่ดีขึ้น
ป้อนข้อความอัตโนมัติ
ดูข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับการป้อนข้อความอัตโนมัติและแอตทริบิวต์การเติมข้อความอัตโนมัติ
ยินดีต้อนรับสู่ "Learn Progressive Web App"
>-
ทดสอบแบบฟอร์ม
ดูวิธีทดสอบและวิเคราะห์แบบฟอร์ม
บทนำ
ค้นหาที่มาของการออกแบบที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการออกแบบ
เรียนรู้วิธีสร้างแบบฟอร์มที่ใช้ง่าย
ช่วยให้ผู้ใช้ป้อนข้อมูลที่ถูกต้องในแบบฟอร์ม
เรียนรู้วิธีตรวจสอบความถูกต้องของแบบฟอร์มในฟรอนท์เอนด์
แอตทริบิวต์แบบฟอร์มโดยละเอียด
เรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับแอตทริบิวต์ของฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็นวิธีแก้ไขเลย์เอาต์ของแป้นพิมพ์บนหน้าจอ เปิดใช้งานการตรวจสอบความถูกต้องในตัว และอื่นๆ
ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว
เรียนรู้วิธีทำให้แบบฟอร์มของคุณปลอดภัยและรักษาข้อมูลผู้ใช้ให้เป็นส่วนตัว
การปรับให้เป็นสากลและการแปล
เตรียมพร้อมสำหรับรูปแบบข้อมูลระหว่างประเทศ และเรียนรู้วิธีวางแผนแบบฟอร์มสำหรับการแปล
การวางฐานราก
Progressive Web App ทั้งหมดเป็นเว็บไซต์หลักที่ทันสมัย คุณจึงต้องมีรากฐานที่มั่นคงในการออกแบบที่ปรับเปลี่ยนตามอุปกรณ์ อุปกรณ์เคลื่อนที่ และองค์ประกอบทุกอย่างเป็นอันดับแรกคือการออกแบบที่แท้จริงและประสิทธิภาพของเว็บ
เลย์เอาต์แบบไมโคร
สร้างคอมโพเนนต์ที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถวางไว้ที่ไหนก็ได้
วิธีทดสอบความสามารถในการใช้งานแบบฟอร์ม
ดูวิธีทดสอบความสามารถในการใช้งานและตรวจสอบว่าแบบฟอร์มทำงานได้ดีสำหรับผู้ใช้ทั้งหมด
รายการ
รายการตามโครงสร้างประกอบด้วยองค์ประกอบคอนเทนเนอร์รายการที่เต็มไปด้วยรายการ ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดรูปแบบส่วนต่างๆ ทั้งหมดของรายการ
การเปลี่ยนฉาก
ในโมดูลนี้ ให้เรียนรู้วิธีระบุการเปลี่ยนระหว่างสถานะขององค์ประกอบ ใช้การเปลี่ยนภาพเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ด้วยการให้ฟีดแบ็กที่เป็นภาพสำหรับการโต้ตอบของผู้ใช้
โหมดการผสม
สร้างเอฟเฟกต์องค์ประกอบโดยการผสมเลเยอร์ 2 ชั้นขึ้นไป และดูวิธีแยกรูปภาพด้วยพื้นหลังสีขาวในโมดูลนี้ในโหมดผสาน
ยินดีต้อนรับสู่ "เรียนรู้ CSS"
หลักสูตร CSS และข้อมูลอ้างอิงที่ใช้ได้ตลอดเพื่อยกระดับความเชี่ยวชาญด้านการจัดรูปแบบเว็บของคุณ
ฟังก์ชัน
CSS มีฟังก์ชันต่างๆ ในตัว ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันหลักบางส่วนและวิธีใช้
สรุปและขั้นตอนถัดไป
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณดำเนินการต่อไป
ฟิลเตอร์
ตัวกรองใน CSS ช่วยให้คุณสามารถใช้เอฟเฟ็กต์ที่คุณอาจคิดว่าเป็นไปได้ในแอปพลิเคชันกราฟิกเท่านั้น ในโมดูลนี้ คุณจะเห็นฟีเจอร์ที่พร้อมใช้งาน
ภาพเคลื่อนไหว
ภาพเคลื่อนไหวเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการไฮไลต์องค์ประกอบแบบอินเทอร์แอกทีฟ และเพิ่มความน่าสนใจและความสนุกให้กับการออกแบบ ในโมดูลนี้ คุณจะได้ดูวิธีเพิ่มและควบคุมเอฟเฟกต์ภาพเคลื่อนไหวด้วย CSS
ให้แสงเงา
การเพิ่มเงาลงในข้อความและองค์ประกอบใน CSS ทำได้หลายวิธี ในโมดูลนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับวิธีใช้แต่ละตัวเลือกและงานที่ออกแบบสำหรับตัวเลือกเหล่านั้น
การไล่ระดับสี
ในโมดูลนี้ คุณจะได้ดูวิธีใช้การไล่ระดับสีแบบต่างๆ ที่มีใน CSS คุณใช้การไล่ระดับสีเพื่อสร้างเอฟเฟกต์ต่างๆ ที่มีประโยชน์ได้มากมาย โดยไม่จำเป็นต้องสร้างรูปภาพด้วยแอปพลิเคชันกราฟิก
ดัชนี Z และบริบทแบบเรียงซ้อน
ในโมดูลนี้ มาดูวิธีควบคุมลำดับที่เลเยอร์สิ่งต่างๆ ซ้อนทับกันโดยใช้ดัชนี z และบริบทแบบเรียงซ้อน
จดจ่อ
เข้าใจความสำคัญของการโฟกัสในเว็บแอปพลิเคชัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดการโฟกัส และวิธีตรวจสอบว่าเส้นทางผ่านหน้าเว็บของคุณใช้ได้สำหรับผู้ที่ใช้เมาส์ และผู้ที่ใช้แป้นพิมพ์นำทาง
Borders
เส้นขอบเป็นกรอบสำหรับกล่องต่างๆ ในโมดูลนี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีเปลี่ยนขนาด รูปแบบ และสีของเส้นขอบโดยใช้ CSS
GRid
เลย์เอาต์ตารางกริดของ CSS มีระบบเลย์เอาต์ 2 มิติ โดยควบคุมเลย์เอาต์ในแถวและคอลัมน์ ในโมดูลนี้ มาดูกันว่าตารางกริดมีอะไรบ้าง
คลาส Pseudo
Pseudo-class ให้คุณใช้ CSS โดยอิงตามการเปลี่ยนแปลงสถานะ ซึ่งหมายความว่าการออกแบบของคุณจะตอบสนองต่อข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน เช่น อีเมลที่ไม่ถูกต้อง
องค์ประกอบจำลอง
องค์ประกอบจำลองก็เหมือนกับการเพิ่มหรือกำหนดเป้าหมายองค์ประกอบเพิ่มเติมโดยไม่ต้องเพิ่ม HTML อีก พวกเขามีหลายบทบาทและคุณสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาได้ในโมดูลนี้
การเว้นพื้นที่
ดูวิธีเลือกวิธีที่ดีที่สุดในการเว้นระยะห่างระหว่างแต่ละองค์ประกอบ รวมถึงพิจารณาวิธีเลย์เอาต์ที่คุณใช้และคอมโพเนนต์ที่คุณต้องสร้างด้วย
เฟล็กซ์บ็อกซ์
Flexbox คือกลไกเลย์เอาต์ที่ออกแบบมาสำหรับจัดกลุ่มรายการในมิติข้อมูลเดียว ดูวิธีใช้โมดูลนี้ในโมดูลนี้
คุณสมบัติทางตรรกะ
คุณสมบัติและค่าเชิงตรรกะที่สัมพันธ์กันของโฟลว์จะลิงก์กับโฟลว์ของข้อความ แทนที่จะเป็นรูปทรงของหน้าจอ ดูวิธีใช้ประโยชน์จาก CSS รูปแบบใหม่นี้
เลย์เอาต์
ภาพรวมของวิธีเลย์เอาต์แบบต่างๆ ที่คุณเลือกใช้เมื่อสร้างคอมโพเนนต์หรือเลย์เอาต์หน้าเว็บ
หน่วยวัดขนาด
ในโมดูลนี้คุณจะได้ศึกษาวิธีปรับขนาดองค์ประกอบโดยใช้ CSS และการทำงานกับสื่อที่ยืดหยุ่นของเว็บ
การสืบทอด
พร็อพเพอร์ตี้ CSS บางรายการจะรับค่าหากคุณไม่ได้ระบุค่า ดูวิธีใช้งานและวิธีนำไปใช้ให้เป็นประโยชน์ได้ในโมดูลนี้
ลักษณะเฉพาะ
'โมดูลนี้จะเจาะลึกลงไปที่ความเฉพาะเจาะจง ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ Cascade'
สี
การระบุสีใน CSS มีหลายวิธี ในโมดูลนี้ เราจะมาดูค่าสีที่ใช้บ่อยที่สุด
โมเดล Box
ทุกอย่างที่แสดงโดย CSS จะอยู่ในกล่อง การทำความเข้าใจวิธีการทำงานของ CSS Box Model จึงเป็นพื้นฐานสำคัญของ CSS
ตัวเลือก
หากต้องการใช้ CSS กับองค์ประกอบ คุณต้องเลือก CSS ดังกล่าว CSS มอบวิธีที่หลากหลายในการดำเนินการนี้และคุณสำรวจรูปแบบต่างๆ ได้ในโมดูลนี้
น้ำตก
บางครั้งอาจมีกฎ CSS ที่แข่งขันกันอย่างน้อย 2 ข้อกับองค์ประกอบ 1 รายการ ในโมดูลนี้ ให้ดูว่าเบราว์เซอร์เลือกใช้อย่างไร และวิธีควบคุมการเลือกนี้
Core Web Vitals
在 Google Cloud 上构建、容器化和部署 Spring Boot 应用
学习如何在 Google Cloud 上构建、容器化和部署 Spring Boot 应用。
