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架構與狀態
瞭解如何運用導覽選項、進階狀態和連帶效果開發實際運作的應用程式。
開始使用 Spanner Vector Search
在本程式碼實驗室中，您將建立 Spanner 例項，並使用 Spanner 內建的向量搜尋功能，以及與 Vertex AI 模型整合，對向量嵌入執行相似度搜尋。
在 Android 和其他平台上使用密碼金鑰
開始使用密碼金鑰，為使用者打造安全又便利的驗證體驗。
Aidemy：在 Google Cloud 上使用 LangGraph、EDA 和生成式 AI 建構多代理系統
在 Google Cloud Platform 上開發名為「Aidemy」的功能性 AI 輔助教學系統，展示多代理系統的強大功能。在 Google Cloud 上設計、建構及部署複雜的多代理系統，掌握 LLM 應用程式開發的關鍵概念，並瞭解事件導向架構的優點，累積實務經驗。
使用 Cloud 資料庫、無伺服器執行階段和開放原始碼整合功能的玩具店搜尋應用程式
在本程式碼研究室中，您將建構以 RAG 為基礎的向量搜尋應用程式，用於為客戶搜尋相符的玩具 (透過文字和圖片)、根據使用者要求建立自訂玩具，以及使用 AlloyDB、Gemini、Imagen、LangChain4j 和資料庫專用的 GenAI Toolbox 預測自訂玩具的價格。
Private Service Connect 介面 Vertex AI Pipelines
在本教學課程中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect Vertex AI Pipelines
Compose for Wear OS
Compose for Wear OS 是新型的宣告式 UI 工具包，一起來瞭解如何使用這個工具包建構最適合手錶的美觀 UI。
在 Kubernetes 上執行 AlloyDB Omni 和本機 AI 模型。
在本程式碼研究室中，您將學習如何在 GKE 叢集中部署 AlloyDB Omni、將 I 模型部署至相同叢集、在 AlloyDB Omni 中註冊模型，並讓兩者協同運作
使用 AlloyDB AI 和 LangChain 建構 LLM 和 RAG 型即時通訊應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 AlloyDB 叢集、為資料庫部署 GenAI 資料庫檢索服務，以及使用這項服務建立範例應用程式。
透過 AlloyDB Omni 中的資料欄引擎加快數據分析查詢速度。
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在運算 VM 中部署 AlloyDB Omni、載入資料，以及使用 AlloyDB Columnar Engine 提升效能
開始使用 AlloyDB AI 的向量嵌入
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何結合使用 AlloyDB AI 和向量搜尋，並為向量資料建立索引
在 Google Cloud Shell 編輯器中，開發人員專用 Gemini Code Assist Standard 和 Enterprise 版導覽
在本程式碼實驗室中，您將使用 Gemini Code Assist，這是 Google Cloud 中的 AI 技術輔助協作工具。您將瞭解如何使用 Gemini Chat 和內嵌程式碼輔助功能，生成程式碼、瞭解程式碼，以及執行其他 AI 輔助程式碼工作。
開始在 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 中使用向量嵌入
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud SQL AI 整合功能搭配向量搜尋，並在向量資料上建立索引
提供 AVIF 圖片
圖片占據網頁載入所需位元組的平均值 超過 60% 。使用 AVIF 可縮小圖片大小，加快網站載入速度。 AVIF 是一種源自 AV1 影片位元串流的圖片格式。AVIF 的設計宗旨是提高壓縮效率。 AVIF 圖片的大小比 JPEG、PNG、GIF 或 WebP 圖片小得多，且品質相同或更佳。 Squoosh 是圖片壓縮網頁應用程式，可輕鬆將圖片壓縮為 AVIF 圖片。 接著，Squoosh 會將圖片壓縮為 AVIF 圖片。Squoosh 完成後，右下角會顯示下載按鈕，並顯示 AVIF
如何為 AlloyDB 建立 Private Service Connect
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 AlloyDB 建立 Private Service Connect
建構 Gemini 技術輔助的 YouTube 摘要工具
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 Gemini 輔助的影片摘要工具，用於摘要 YouTube 影片。
如何為 Cloud SQL 建立 Private Service Connect
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 Cloud SQL 建立 Private Service Connect
在 AlloyDB 上為生成式 AI 和代理應用程式安裝及設定 Toolbox
在本程式碼研究室中，您將使用 Gen AI Toolbox for Databases 服務，為價格預測應用程式建構及部署工具箱，並使用 AlloyDB 和生成式 AI 功能。
在 Go 中實作生成式 AI 應用程式的觀測技術
生成式 AI 應用程式也需要像其他應用程式一樣具備可觀察性。 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:
運用 Firebase Data Connect 建構內容
瞭解如何使用 Firebase Data Connect 和 GraphQL 建構網頁應用程式
程式碼研究室 - 使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 建構瑜珈姿勢推薦應用程式 (Python 版本)
本程式碼研究室將引導您建立知識驅動的瑜珈姿勢推薦應用程式，該應用程式會提供相符的瑜珈姿勢，回答使用者的問題。您將瞭解如何從 Hugging Face 資料集建立瑜珈姿勢的 Firestore 集合、設定 Firestore 向量搜尋，以及將所有內容整合至 Flask 應用程式。
現代化 Android 應用程式的架構
瞭解最佳做法和建議架構，打造完善且品質媲美正式版的應用程式。
在 JavaScript 中實作生成式 AI 應用程式的實際可觀察性技術
生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:
在 Python 中實作生成式 AI 應用程式的可觀察性技術
生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:
在 Java 中實作生成式 AI 應用程式的實際可觀察性技術
生成式 AI 應用程式也需要可觀察性， 生成式 AI 是否需要特殊的可觀察性技術？ 在本研究室中，您將建立簡單的生成式 AI 應用程式。部署至 Cloud Run 。並使用 Google Cloud 觀測能力服務和產品，為其加入必要的監控和記錄功能。 如果您還沒有 Google 帳戶，請 建立新帳戶 。 在終端機中，啟用本實驗室所需的 Google API： 這個指令需要一段時間才能完成。最後，它會產生類似以下的成功訊息： 如果您收到開頭為 ERROR:
在 AI 時代建構應用程式
在本實驗室中，您將使用 Google 的生成式 AI 產品，在 Gemini Cloud Assist 的協助下，在 Google Cloud 中建構基礎架構，使用 Data Canvas 的自然語言 SQL 功能查詢 BigQuery 資料，並在 Colab Enterprise Jupyter 筆記本和 Eclipse Theia (Visual Studio Code) 中，透過 Gemini Code Assist 編寫程式碼，以及在 Vertex AI Agent Builder
使用 Firestore、Vector Search 和 Gemini 2.0 建構瑜珈姿勢推薦應用程式！
在本程式碼研究室中，您將建構知識導向的瑜珈姿勢搜尋應用程式，旨在回答使用者關於瑜珈姿勢的問題，並與使用者的問題相符。也能執行建立和編輯瑜珈姿勢等管理工作。
適用於 Java 開發人員的 Kotlin
使用 Android Studio 整合 Java 程式碼並將其轉換為 Kotlin
(已淘汰) 轉換為 Kotlin
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Java 程式碼轉換為 Kotlin
Android 11 - 第 5 週 - 語言
打造 Android 11 時，我們在語言和程式庫方面投入了大量心力，例如將 Kotlin 支援功能整合至某些最常用的 Jetpack 程式庫、為平台新增 Java API，以及開發新工具來處理原生程式碼中的記憶體毀損問題。本課程包含的影片和文章將示範相關更新項目，並說明如何在 Android 應用程式中實作這些內容。
Activity Recognition Transition API Codelab
瞭解如何使用 Activity Recognition Transition API，在應用程式中建構強大的內容功能
運用 ML Kit 和 CameraX 辨識、辨識語言及翻譯文字：Android
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，該應用程式會使用裝置端機器學習功能，辨識語言並翻譯 59 種語言的文字。您也會瞭解如何整合 CameraX 程式庫，透過即時攝影機動態饋給完成這些工作。
Android 11 - 第 2 週 - 機器學習
機器學習技術可讓您的應用程式逐步從經驗中學習並進行改善。這個課程將介紹 Android 11 提供的各種機器學習工具和方法。
程式碼研究室 - 使用 Firestore、Vector Search、Langchain 和 Gemini 建構瑜珈姿勢推薦應用程式 (Node.js 版本)
本程式碼研究室將引導您建立知識驅動的瑜珈姿勢推薦應用程式，該應用程式會提供相符的瑜珈姿勢，回答使用者的問題。您將瞭解如何從 Hugging Face 資料集建立瑜珈姿勢的 Firestore 集合、設定 Firestore 向量搜尋，並將所有內容整合至 Node.js 應用程式。
應用程式翻新研討會
在這個程式碼研究室中，您要將舊的 PHP 應用程式翻新到 Google Cloud、將其容器化、部署至 Cloud Run，並連結至 Cloud SQL。此外，您將探索如何使用 Cloud Build 進行應用程式 CI/CD，並透過 Secret Manager 加以保護。
Private Service Connect - 使用 PSC 後端存取供應端服務
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 PSC 後端搭配全域外部應用程式負載平衡器，存取其他網路中的產生器服務。
使用 Firebase 和 Jetpack Compose 建構 Android 應用程式
運用 Firebase 和 Jetpack Compose 新增驗證、效能監控、宣告式 UI 和功能旗標，打造待辦事項清單 Android 應用程式的功能。
在 AWS 上使用匯總服務
如要進行這個程式碼研究室，您必須符合以下幾項必要條件。每項規定都會標示是否適用於「本機測試」或「匯總服務」。 您必須下載本機測試工具才能進行本機測試。這項工具會根據未加密的偵錯報表產生摘要報表。 您可以在 GitHub 中的 Lambda JAR 封存檔 下載本機測試工具。其名稱應為 LocalTestingTool_{version}.jar 。 開啟「 Terminal 」，然後使用 java --version 檢查機器是否已安裝 Java 或 openJDK。 如果尚未安裝，您可以前往
在 Google Cloud Platform (GCP) 上使用匯總服務
預計完成時間：1 到 2 小時 您可以透過 2 種模式執行這個程式碼研究室： 本機測試 或 匯總服務 。本機測試模式需要本機電腦和 Chrome 瀏覽器 (不需建立/使用 Google Cloud 資源)。匯總服務模式需要在 Google Cloud 上完整部署匯總服務。 無論您在哪種模式下執行本程式碼研究室，都需要符合一些先決條件。每項規定都會標示是否適用於本機測試或匯總服務。 如要使用 Privacy Sandbox API，請務必為 Chrome 和 Android 完成 註冊和認證 。
VPC Service Controls - BigQuery Data Transfer Service Protection
在本實驗室中，我們將學習如何使用 VPC 服務控管 ，在將資料從 Cloud Storage 轉移至 BigQuery 資料集時，保護 BigQuery 資料移轉服務 。接著，我們會保護 Cloud Storage ，並重複上述程序，將資料從 Cloud Storage 轉移至 BigQuery。Cloud Storage 的保護措施會導致 VPC Service Controls 違規，因此必須修正才能成功轉移。最後，我們也會保護 BigQuery
在 Flutter 應用程式中新增應用程式內購項目
在這個程式碼研究室中，您會將應用程式內購新增至透過 Dart 後端服務驗證及管理的 Flutter 應用程式。
透過 Firebase Extensions 在行動應用程式中加入 Firestore Vector Search
瞭解如何使用 Firestore Vector Search
Cloud Firestore 網路程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的網頁應用程式。
Cloud Firestore iOS 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的 iOS 應用程式。
使用 Firebase Extensions，為網頁應用程式快速加入新功能
在這個程式碼研究室中，您將使用 Firebase Extensions，為線上市集網頁應用程式新增功能。
Cloud Firestore Android 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構使用 Cloud Firestore 的 Android 應用程式。
AngularFire 網頁程式碼研究室
在本程式碼研究室中，我們會說明如何建構即時通訊應用程式，藉此在網路上使用 Firebase 平台。
使用 Genkit Web Application 自動將生成式 AI Go 部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Go 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。
自動將生成式 AI Go 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Go 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。
自動將生成式 AI Next.js 網頁應用程式從版本控制工具部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要在 Next.js 中編寫應用程式，請按照下列步驟操作：
自動將生成式 AI Python 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Python 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：
自動將生成式 AI Java 網頁應用程式從版本控制部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何使用 Java 編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。
自動將 Generative AI Node.js 網頁應用程式從版本管控功能部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：
自動將生成式 AI Angular 網頁應用程式從版本管控功能部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：
自動將生成式 AI Svelte 網頁應用程式從版本控制工具部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如何在 Svelte 中編寫應用程式： 應用程式的初始程式碼已完成，可以儲存在版本控制中。
自動將生成式 AI Node.js Genkit 網路應用程式從版本控制部署至 Cloud Run
首次部署網頁應用程式可能會讓您感到困惑，即使在首次部署後，如果程序的工作量太大，您可能會避免部署應用程式的新版本。透過持續部署功能，您可以輕鬆自動部署應用程式變更。 在本研究室中，您將編寫網頁應用程式，並設定 Cloud Run ，以便在應用程式原始碼變更時自動部署應用程式。然後修改應用程式並重新部署。 在終端機中啟用 API： 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 如要使用 Node.js 編寫應用程式，請按照下列步驟操作：
如何在 VPC Service Controls 範圍內排定 Cloud Run 工作
瞭解如何使用 Cloud Scheduler 和 Cloud Run 服務，在 VPC SC 範圍內依排程執行 Cloud Run 工作
Wear OS
瞭解 Wear OS，專為手錶打造的 Android 作業系統。
在執行 PSA 的現有 Cloud SQL 執行個體上啟用 Private Service Connect (Terraform)
在已啟用私人服務存取網路的現有 CloudSQL 執行個體上啟用 PSC 連結。然後透過另一個專案中的 PSC 端點連線
Flutter 中的動畫
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Flutter 中使用動畫。您將建立小工具，為大小和顏色製作動畫、加入 3D 卡片翻轉效果、使用動畫套件中的特效，以及新增 Android 的預測返回手勢支援功能。
使用 Google Cloud 適用的 ABAP SDK，在 SAP 中接收來自 Cloud Pub/Sub 的事件
在本程式碼研究室中，您將收到 Cloud Pub/Sub 使用 ABAP SDK 的事件
使用 Google Wallet API 在 Android 上建立票證
您可以透過 Google Wallet API 提供各種票證，與使用者互動，例如會員卡、優惠、禮物卡、活動票券、大眾運輸車票、登機證等。每個票證類型 (或票證類別) 都會提供特定用途的欄位和功能，以提升使用者體驗。 不過，這些可能不適用於所有用途。如要打造更貼近需求的體驗，您可以使用通用票證類型。以下是一般票證類型的幾個範例用途： 您可以使用通用票證，用於以下任何用途： 如要進一步瞭解 Google Wallet API，或在 Android 應用程式中新增「新增至 Google 錢包」
將含有分塊的檔案上傳至 Cloud Storage
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 呼叫 Cloud Storage JSON API 方法與上傳檔案
搭配使用 Gemini AI 和 ABAP SDK 的情緒分析
在本程式碼研究室中，您將使用 Gemini Pro 模型，透過 ABAP SDK 對產品評論執行情緒分析
將 Translation API 與 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 ABAP SDK 呼叫 Translation API 的方法
使用 Google Cloud 適用的 ABAP SDK 將事件發布至 Cloud Pub/Sub
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將事件發布至 Google Cloud Pub/Sub 服務。
您的第一個 Flutter 應用程式
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構 Flutter 應用程式，這個應用程式可產生隨機、好聽的名稱。
透過 Private Service Connect 連線至 CloudSQL (Terraform)
建立含有 PSC 服務連結的 CloudSQL 執行個體。並透過另一個專案中的 PSC 端點連線
開始使用 Cloud Functions (第 2 代)
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud Functions (第 2 代)。具體來說，您將部署回應 HTTP 呼叫、Pub/Sub 訊息、Cloud Storage 事件和 Cloud 稽核記錄的函式。
開始使用 Spanner Graph
在本程式碼研究室中，您將建立 Spanner 例項，並瞭解如何使用 Spanner Graph。
將 Imagen 部署至 Cloud Run
在本程式碼研究室中，您將使用 Imagen 模型，透過 Cloud Run 在網頁上建立圖片。
在 Dataproc 上使用 PySpark 預先處理 BigQuery 資料
本實驗室將說明如何在 Dataproc 上使用 PySpark，從 BigQuery 載入資料並儲存至 Google Cloud Storage。
GitHub - 透過 GenAI 自動執行程式碼審查
GitHub - 使用 GenAI 自動執行程式碼審查
使用 ABAP 適用的 Google Cloud SDK 從 ABAP 環境呼叫 Vertex AI LLM
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ABAP SDK for Google Cloud，從 ABAP 環境呼叫 Vertex AI PaLM 2 Text (text-bison) 大型語言模型。
開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式
如何開始使用事件驅動型 Cloud Run 函式
使用 Cloud KMS 簽署及驗證資料 (非對稱)
在本程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 非對稱金鑰加密及解密資料。
針對文件和 API 呼叫進行 QA 的 GenAI Agent
針對文件和 API 呼叫進行 QA 的 GenAI Agent
如何在 Cloud Run GPU 上執行 Transformers.js
瞭解如何在 Cloud Run GPU 上執行穩定的擴散作業
GKE 上的 Jenkins 多分支管道
本程式碼研究室會引導使用者逐步在 GKE 上部署 Jenkins 執行個體，包括自動調整建構代理程式。
使用 Eventarc 和 Cloud Run 函式觸發 Cloud Storage 的事件處理
瞭解如何使用 Cloud Storage 值區事件，透過 Eventarc 觸發 Cloud Run 函式，以便使用 Google 的 Vision API 分析資料和處理圖片，並將產生的圖片資訊儲存為 Cloud Storage 中的物件中繼資料。
透過 Cloud Run 部署網站
瞭解如何透過 Cloud Run 部署網站，為容器化應用程式提供無伺服器的靈活性。
Looker PSC 南向 HTTPS 網際網路 NEG SMTP
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合設定為 Looker SMTP 南向存取權的服務產生器的網際網路 NEG。
使用 IPv6 靜態路徑下一個躍點執行個體 (未標記和已標記)、下一個躍點位址和下一個躍點閘道
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 IPv6 靜態路徑搭配新的下一個躍點屬性，例如 next-hop-instance、next-hop-gateway 和 next-hop-address
Gemini 版 Java 搭配 Vertex AI 和 LangChain4j
在這個程式碼研究室中，您將與使用者對話、詢問說明文件相關問題，或透過函式呼叫來擴充模型、使用 Java 中的生成式 AI、在 Vertex AI 中整合 Gemini 大型語言模型，以及運用 LangChain4j 架構。
透過 Firebase Genkit 以資料為基礎建構生成式 AI 功能
瞭解如何使用 Firebase Genkit，透過熟悉的應用程式開發技能和工具，建構生成式 AI 功能。
使用 Visual Studio Code 搭配 Cloud Functions for Node.js 進行本機開發
瞭解如何在本機電腦的 Visual Studio Code 中，為 Node.js 撰寫、部署及偵錯 Cloud Functions。
Private Service Connect 66
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 66 的實作方式，並透過部署消費者和供應商網路進行驗證。
Dialogflow CX：建構零售虛擬服務專員
瞭解如何運用對話式 AI 平台 (CAIP) Dialogflow CX 建構零售聊天機器人
Cloud Run 上的 Wagtail
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用無伺服器元件部署 Wagtail：Cloud Run 用於網頁引擎、Cloud SQL 用於資料庫，以及 Cloud Build 用於媒體資產。
如何在 Cloud Run GPU 上執行 TorchServe 和 Stable Diffusion
瞭解如何在 Cloud Run GPU 上執行穩定的擴散作業
透過 Private Service Connect 端點，使用 Python SDK 在 Vertex AI 上存取 Anthropic Claude
透過 Python SDK 和 PSC 端點，從 VM 存取 Vertex AI 上的 Anthropic
使用生成式 AI 導入 JIRA 使用者故事
運用生成式 AI 實作 JIRA 使用者故事
在 AI 時代建構應用程式
在本研究室中，您將使用 Google 的生成式 AI 產品，在 Gemini Cloud Assist 的協助下，在 Google Cloud 中建構基礎架構。
如何透過多方運算和 Confidential Space 進行數位資產交易
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過機密空間透過多方運算技術交易數位資產。
保護軟體供應
您可以使用 Artifact Registry 儲存不同類型的構件，在單一專案中建立多個存放區，並將特定區域或多區域與每個存放區建立關聯。有幾種存放區模式。每種模式的用途都不同。下圖顯示了許多可同時使用不同模式的存放區方式之一。這張圖表顯示兩個 Google Cloud 專案之間的工作流程。在開發專案中，開發人員會建構 Java 應用程式。在另一個獨立的執行階段專案中，另一個建構作業會建立包含應用程式的容器映像檔，以便部署至 Google Kubernetes Engine。
Looker PSC 向 Cloud SQL PSC 的南向存取權
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合 Cloud SQL PSC 與 Looker PSC，以便進行南向存取。
在 GCP 上部署 Lustre 平行檔案系統
瞭解如何使用開放原始碼 Lustre Deployment Manager 指令碼，在 Google Cloud Platform 中部署 Lustre Parallel 檔案系統。
Private Service Connect 64
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 64 的實作方式，並透過部署消費者和供應商網路進行驗證。
使用 Cloud Deploy 發布
在本教學課程中，您將建立三個 GKE 叢集，分別命名為「preview」、「canary」和「prod」。接著，請建立與每個叢集相對應的 Cloud Deploy 目標，以及 Cloud Deploy 管道，以便定義在這些目標中執行部署作業的步驟順序。 部署流程會由 cloudbuild 管道觸發，該管道會建立 Cloud Deploy 版本，並在預先發布版叢集中執行部署作業。確認預覽版部署成功且運作正常後，您就可以手動在 Canary
使用 Relay 和 Jetpack Compose 建構完整應用程式
瞭解如何將 Relay 整合至 Compose 應用程式，並加快從設計到程式碼的工作流程。
使用 ABAP SDK for Google Cloud 從 Google Cloud Secret Manager 擷取憑證/密鑰
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ABAP SDK for Google Cloud 從 Secret Manager 擷取憑證/密鑰
使用 Translation API 與 Python
本教學課程將說明如何使用 Python 搭配 Translation API。
使用 Google Cloud 的 ABAP SDK 在 SAP 中讀取 BigQuery ML 預測結果
在本程式碼研究室中，您將在 BigQuery 中建立機器學習 (ML) 模型，並使用 Google Cloud 專用的 ABAP SDK 在 SAP 中取得該模型的預測結果。
使用 FirebaseUI 在 Flutter 應用程式中新增使用者驗證流程
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何僅使用幾行程式碼，將 Firebase 驗證新增至 Flutter 應用程式。
Cloud NGFW Enterprise 程式碼研究室 [與 TLS 檢查]
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud NGFW Enterprise，透過 TLS 檢查實現威脅預防。
使用 Compose 在以檢視區塊為基礎的 Android 應用程式中新增自動調整式版面配置
瞭解如何使用 Jetpack Compose，在以檢視區塊為基礎的 Android 應用程式中新增自動調整式版面配置。
使用基準設定檔改善應用程式效能
在本程式碼研究室中，將說明如何使用基準設定檔加快應用程式啟動時間和影格時間。
在原生遊戲中整合適應性功能
在本程式碼研究室中，您將從簡單的 3D 物理模擬遊戲開始著手，並為其整合適應性功能。您將整合下列項目：
設定、實作及驗證 Android 應用程式連結
在本程式碼研究室中，您將建構列出多間餐廳的 Android 應用程式。課程目標在於協助您設計、設定及驗證 Android 應用程式連結。
在 Android 應用程式中加入 Play Integrity
在這個程式碼研究室中，您需要將 Play Integrity API 加入範例應用程式。您會使用 Play Integrity API 要求完整性判定結果，藉此判斷應用程式的授權狀態和完整性，以及執行應用程式的裝置完整性狀態。
使用機密空間保護機器學習模型和智慧財產
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Sensitive Space 保護機器學習模型和智慧財產
在本機測試網頁端對端的 B&A
出價和競價服務 (B&A) 包含 4 項服務，可協助買方和賣方進行 Protected Audience 競價： 買方堆疊： 賣方堆疊： 本程式碼研究室將引導您逐步完成在本機環境中設定及測試端對端設定。這項操作手冊預計需要 1 小時的時間，不含初始服務建構時間。 即使您只處理買方程式碼或賣方程式碼，在本機環境中設定完整工作流程也很有幫助，這樣您就能更瞭解買方和賣方堆疊如何相互運作。設定這兩個堆疊後，日後整合其他方的買方或賣方堆疊時，您就能更有信心。在本機測試服務也可以節省開發成本。
使用支援 AI 的 BigQuery DataFrames 套件，從結構化和非結構化資料中取得洞察資料
在本研究室中，您將使用 BigQuery Studio 中的 Python 筆記本，透過 BigQuery DataFrames 從非結構化資料中取得洞察資料。
深入瞭解 Artifact Registry
Artifact Registry 是完全受管理的套件管理工具，可提供統一工具來管理 OCI 容器映像檔和語言套件 (例如 Maven 和 npm)。 Artifact Registry 與 Google Cloud 的多項其他服務完全整合，例如以下範例： 本實驗室將以實作教學課程的形式，逐步介紹這些功能。 本實驗室的學習目標為何？ 在 Cloud Shell 設定專案 ID 和專案編號，分別儲存為 PROJECT_ID 和 PROJECT_NUMBER 變數。 本實驗室的原始碼位於
使用 BigQuery DataFrames 套件探索愛荷華州酒類銷售資料
在本實驗室中，您將使用 BigQuery Studio 中的 Python 筆記本，透過 BigQuery DataFrames 清理及分析愛荷華州酒類銷售公開資料集。
真人服務專員轉移
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何管理即時服務專員代表與機器人代表之間的對話轉移。最後，系統會提供基本的網頁介面，方便您查看與服務專員的所有對話，以及加入或離開聊天室做為即時服務專員。
運用結構化資料擷取資料庫擷取及處理健康資料
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用結構化資料擷取程式庫建構 Android 應用程式。您的應用程式會使用結構化資料擷取程式庫，轉譯及處理 FHIR 問卷和回應。 本程式碼研究室著重於 結構化資料擷取程式庫 。我們不會對與本主題無關的概念和程式碼多做介紹，但會事先準備好這些程式碼區塊，屆時您只要複製及貼上即可。如果您之前未建構過 Android 應用程式，可以先 建構第一個應用程式 。 如要下載此程式碼研究室的程式碼，請複製 Android FHIR SDK 存放區： git clone
使用 AlloyDB 將 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run
Cloud Run 是全代管無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。本程式碼研究室將示範如何透過使用 IAM 驗證的服務帳戶，將 Cloud Run 上的 Node.js 應用程式安全地連線至 AlloyDB 。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果出現授權提示訊息，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud
使用 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 將全端 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run
Cloud Run 是一個全代管運算平台，讓您能直接在可擴充的 Google 基礎架構上執行程式碼。本程式碼研究室將示範如何將 Cloud Run 上的 Next.js 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果出現授權提示訊息，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud
為雲端到雲端整合啟用本機執行作業
瞭解如何透過 Local Home SDK 啟用本地交車功能，藉此提高 Google 助理的智慧住宅整合成效。
使用 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 將 JavaScript 應用程式部署至 Cloud Run
Cloud Run 是全代管無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。本程式碼研究室將示範如何將 Cloud Run 上的 Node.js 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 本實驗室的學習內容包括： 在終端機中啟用 API： 如果出現授權提示訊息，請點選「授權」 繼續操作。 這個指令可能需要幾分鐘才能完成，但最終應該會顯示類似以下的成功訊息： 建立並設定 Cloud Run 可使用的 Google Cloud 服務帳戶，讓
使用 FHIR Engine 程式庫管理 FHIR 資源
在本程式碼研究室中，您將使用 FHIR Engine 程式庫建構 Android 應用程式。您的應用程式會使用 FHIR Engine 程式庫，從 FHIR 伺服器下載 FHIR 資源，並將任何本機變更上傳至伺服器。 如果您之前未建構過 Android 應用程式，可以先 建構第一個應用程式 。 HAPI FHIR 是熱門的開放原始碼 FHIR 伺服器。我們在程式碼研究室中使用本機 HAPI FHIR 伺服器，供 Android 應用程式連線。
使用 Firebase App Check 和 reCAPTCHA 驗證 Places API 要求
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在向 Places API 提出要求前，使用 Firebase App Check 和 reCAPTCHA 驗證網頁應用程式。
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 打造智慧購物助理 - 第 1 部分
在本程式碼研究室中，您將建構知識導向的聊天應用程式，用於回答客戶問題、引導產品探索過程，並為電子商務資料集量身打造搜尋結果
在 GKE 上使用 Airflow 2 建構 MLOps 工作流程
在本教學課程中，您將瞭解如何透過 Airflow DAG 在 GKE 上使用 vLLM 訓練及執行模型。
Private Service Connect - 使用 PSC 後端存取區域 Google API
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 存取區域性 Google API。本程式碼研究室將逐步說明如何設定 PSC 網路端點群組，並將其做為內部應用程式負載平衡器的後端。
已簽署容器映像檔程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用已簽署的容器映像檔功能，提高機密空間的可用性。
服務供應商的 Private Service Connect 通訊埠對應
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Private Service Connect 的通訊埠對應功能。您將瞭解這項功能的好處、使用時機，以及如何以服務供應商的身分在環境中進行設定。
線上購買店內取貨：Bonjour Meal - 第 2 部分 - 建立購物車
在本程式碼研究室中，您將在 Business Messages 對話平台使用 Python 建構數位服務專員，並在該系列的第 1 部分說明代理程式。在本程式碼研究室中，我們會新增實用的對話開場，並導入商品目錄查詢體驗。
線上購買店內取貨：Bonjour Meal - 第 1 部分 - 開始使用
在本程式碼研究室中，您將在 Business Messages 對話平台上使用 Python 建構數位服務專員。我們會逐步引導您使用 API 和 Business Communications Developer Console，建立可回應特定問題的數位服務專員。
整合 Firebase 與 Next.js 應用程式
瞭解如何將 Firebase 與 Next.js 應用程式整合。
建立基本版面配置
建構具有簡單使用者介面的 Android 應用程式，當中將顯示文字和圖片。
與使用者介面和狀態互動
建立小費計算機應用程式，根據使用者在應用程式中的輸入內容計算小費。
將圖像新增至 Android 應用程式
瞭解如何使用可組合函式建構簡易的應用程式。
Android 網路安全性設定程式碼研究室
在這個程式碼研究室中，您將瞭解 Android 上的「網路安全性設定」，並處理建立安全網路通訊的常見問題。
計算自訂小費
瞭解如何新增動作按鈕、設定鍵盤動作，以及使用 Switch 可組合函式。
開始在 Android 上使用 Vulkan
Vulkan 是高效能的新型圖像 API，可提供低階的 GPU 存取方式，並以多種做法最佳化實作項目，但缺點是不易使用。替代的 OpenGL ES 雖較為簡單，但其建構基礎是舊版的硬體架構，因此功能和效能不如 Vulkan。OpenGL ES 目前已終止開發，其他平台也多半不再支援 OpenGL ES。Android 計劃讓 OpenGL ES 下線並改用 Vulkan，因此需要協助開發人員做好準備。
在 Wear OS 中建立第一個資訊方塊
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立自己的 Wear OS 資訊方塊。您將使用 Tiles Material Components 程式庫，輕鬆建構符合 Material Design 指南的 UI，並在開發期間於 Android Studio 中預覽資訊方塊。
載入並顯示網際網路上的圖片
為應用程式套用架構最佳做法，並使用 Coil 下載及顯示圖片。
Android View 和 View 中的 Compose
瞭解使用 Android View 建構應用程式的基本概念，以及如何在藉由 View 建構的應用程式中新增可組合項。
在 Kotlin 中使用集合
瞭解如何使用陣列和集合，包括清單、組合與地圖。
在應用程式中新增按鈕
瞭解如何在 Android 應用程式中回應按鈕點擊動作。
從網際網路取得資料
實作協同程式，以便在不封鎖應用程式的情況下並行執行任務，並瞭解如何使用 HTTP 和 REST 從網際網路取得資料。
Kotlin 基礎知識
進一步瞭解 Kotlin、物件導向程式設計和 lambda 的基礎知識。
將 Compose 新增至以 View 為基礎的應用程式
在本程式碼研究室中，您會瞭解如何將 View 系統中畫面的一部分遷移到 Jetpack Compose。
專案：建立名片應用程式
瞭解如何建立可展示名片的 Android 應用程式。
建立互動式的 Dice Roller 應用程式
瞭解如何建構互動式的 Dice Roller 應用程式，讓使用者擲骰子並查看結果。
(已淘汰) 向 Wear OS 上的錶面小工具提供資料
在本程式碼研究室中，我們會說明如何向錶面小工具提供您的資料，同時謹記平台的最佳做法。
Kotlin Playground 中的協同程式簡介
運用 Kotlin Playground，練習用 Kotlin 協同程式編寫非同步程式碼。
Android Studio 中的協同程式簡介
瞭解如何在 Android 應用程式中使用 Kotlin 協同程式，以及如何測試協同程式。
進階活動嵌入功能
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用新推出的活動嵌入功能，提升應用程式在大螢幕上的使用體驗。這些功能包括窗格擴展、重疊式呈現、全螢幕對話方塊調暗和活動堆疊固定。
在 Kotlin 中使用類別和物件
瞭解如何使用 Kotlin 中的類別和物件。
不透過網際網路進行雙向通訊
瞭解如何讓您的使用者即使沒有網際網路連線，也能與彼此保持聯繫
其他 Kotlin 基礎知識
學習其他 Kotlin 程式設計概念，讓您建構出更有趣、更生動的 Android 應用程式。
Android 11 - 第 1 週 - 使用者和身分識別
與他人輕鬆又安全地保持聯繫並非易事。Android 11 推出了 Connection Notification API 以及 Google Identity 服務程式庫，可協助改善使用者註冊/登入流程。
拖曳功能程式碼研究室
瞭解如何在應用程式內和跨應用程式啟用檢視區塊的拖曳功能，以及 DragHelper 和 DropHelper 的使用方式。
建構含有自動調整式版面配置的應用程式
瞭解如何實作一種標準化版面配置模式，讓應用程式適用於大型螢幕。
建立在工作資料夾中執行的應用程式
在本程式碼研究室中，您將對應用程式進行變更，使其在設有工作資料夾的受管理裝置上執行時，提供更優質的使用者體驗。
新增預測返回動畫
本程式碼研究室將說明如何在 SociaLite 應用程式中新增預測返回動畫。
透過 Jetpack WindowManager 支援折疊式和雙螢幕裝置
瞭解如何透過 Jetpack WindowManager 程式庫，讓應用程式適應新的板型規格，例如折疊式裝置和雙螢幕裝置。
無障礙功能、測試和效能
提升應用程式效能，讓所有使用者方便使用，並設計自動化測試機制，確保應用程式達成上述目標。
使用 Android Enterprise 建構應用程式
瞭解 Android Enterprise 提供的管理解決方案。
強化 Android 應用程式中的觸控筆支援
瞭解如何實作進階技術，在 Android 應用程式中打造頂尖的觸控筆體驗。
新增可捲動的清單
在 Affirmations 應用程式中加入可捲動的清單
在 Jetpack Compose 中測試
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何測試使用 Jetpack Compose 建立的使用者介面。您編寫第一個測試，同時瞭解獨立測試、偵錯測試、Semantics 樹狀結構和同步處理。
活動嵌入功能
發掘活動嵌入功能的優點、探索實作個案研究，將以活動為基礎的應用程式升級為採用清單/詳細資料版面配置，並瞭解有哪些進階功能可協助您在平板電腦、折疊式裝置和 ChromeOS 裝置上區分應用程式。
使用活動嵌入功能和 Material Design 建構清單/詳細資料版面配置
透過活動嵌入功能，以活動為依據的應用程式就能支援大螢幕的雙窗格版面配置，不必重構程式碼。您將新增一些依附元件、建立 XML 設定檔、實作初始化器，並在應用程式資訊清單中新增一些內容。或者，如果您偏好使用程式碼，可以在主要活動的 onCreate() 方法進行幾個 Jetpack API 呼叫。在本程式碼研究室中，您將使用 XML 和 API 開發方法，將以活動為依據的應用程式更新為清單/詳細資料的雙窗格版面配置。
配合不同的螢幕大小進行調整
在本課程中，您將瞭解如何根據不同的螢幕大小調整應用程式、提供更優質的使用者體驗，以及如何測試自動調整式 UI。
改善 Android 應用程式的使用者體驗
瞭解「無邊框設計」、「預測返回」和「資訊一覽」如何強化 Android 應用程式的品質與使用者體驗。本課程將引導使用者透過程式碼研究室改善由 Android 維護的 SociaLite 應用程式。
您的第一個健康資料同步整合應用程式
在本程式碼研究室中，您將建構可讀取及寫入健康資料同步的健康與健身應用程式。
Jetpack Compose
瞭解 Compose 這個用於建構原生 Android 使用者介面的新型工具包。
Android 11 - 第 6 週 - Jetpack
Android Jetpack 包含一系列程式庫，可協助您使用較少樣板程式碼編寫優質應用程式，確保應用程式遵循最佳做法，並可在各個 Android 版本和裝置上以一致的方式運作。本課程會介紹 Android 11 導入的全新程式庫和重大更新。
將協同程式用於常見 Android 用途
瞭解如何使用協同程式簡化常見使用情境中的背景工作管理流程，例如發出網路呼叫和存取本機資料。
Jetpack Compose 中的進階狀態和連帶效果
在本程式碼研究室中，您將學習 Jetpack Compose 的狀態和連帶效果進階概念。瞭解如何為複雜的有狀態可組合項建立狀態容器、建立協同程式並透過 Compose 程式碼呼叫暫停函式，以及如何觸發連帶效果來達成不同的用途。
版面配置、主題設定和動畫
實作更進階的版面配置，並在應用程式中加入動畫和樣式。您將認識各種 Compose Animation API，瞭解如何實作 Material Design 3、使用自訂版面配置實作複雜設計，以及運用 Lazy 版面配置打造高效能 UI。
練習：點選行為
運用所學的按鈕點選行為相關知識，建構應用程式。
在 Jetpack Compose 中為元素建立動畫效果
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用部分 Compose Animation API。
網頁應用程式資訊清單
網頁應用程式資訊清單是 JSON 檔案，用於定義 PWA 應如何視為已安裝的應用程式，包括外觀、操作系統中的基本行為。
透過 Ongoing Activity API 以全新方式與 Wear OS 使用者互動
透過 Wear 的 Ongoing Activity API，開發人員只需利用少量的程式碼，使用者即可從錶面和應用程式啟動器瞭解應用程式的執行狀態；此外，使用者只要輕觸一下，就能返回應用程式進行重要活動。
建構及測試可在車輛停妥時使用的 Android Automotive OS 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構及測試 Android Automotive OS 裝置在車輛停妥時帶來的優質體驗，內容包括如何充分運用各種車用螢幕，以及如何透過標準 Android 機制，讓使用者在車輛特有的各種情境中控制內容播放。
架構元件
瞭解應用程式架構，以及如何使用 ViewModel、UI 狀態和 StateFlow 建構更加複雜的應用程式。
Compose for TV 簡介
瞭解 Compose for TV 的基本概念，以及如何建立 TV 應用程式中常用的兩個畫面。
使用 Jetpack WindowManager 最佳化適用於摺疊式裝置的相機應用程式
這些年來，Android 裝置不斷演進，除了推出了各種尺寸的機種，外觀、螢幕和功能也更加多元。不過，從一開始，使用手機拍照就一直是最重要的用途之一。時至今日，相機功能仍是消費者購買手機時，考慮的其中一項主因。
Compose 中的狀態簡介
認識狀態，瞭解如何透過 Jetpack Compose 使用及管控狀態。
使用 Material 3 在 Compose 中設定主題
本程式碼研究室的目標是使用新推出的 Material Design 3 和 Material You 實作方法，示範如何在 Jetpack Compose 中設定主題。
使用 Jetpack Compose 新增鍵盤、滑鼠、觸控板和觸控筆支援功能
瞭解如何使用 Compose 開發支援鍵盤和指標裝置 (例如滑鼠和觸控板) 的應用程式。
概略位置
在 Android 1 中要求位置存取權
Android Sleep API 程式碼研究室
瞭解如何註冊 Android Sleep API 來取得 SleepSegmentEvents 和 SleepClassifyEvents。
新增存放區和手動 DI
瞭解如何將網路呼叫分離到存放區，進一步改善 Mars Photos 應用程式的架構。
Compose 中的 ViewModel 和狀態
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ViewModel 這個架構元件，並藉由實作 ViewModel，在設定變更期間保留應用程式狀態。
Compose 的拖曳功能
瞭解如何使用修飾符啟用 Compose 的拖曳功能。
在 Android 應用程式中新增 Gemini 功能
瞭解如何使用 Firebase 專用的 Vertex AI，在 Android 應用程式中新增簡易的 Gemini API 功能。
使用 WorkManager 安排工作
瞭解 WorkManager 的使用時機和方式；不論應用程式程序是否仍在執行，WorkManager API 都可用於處理必須執行的背景工作。
Google Pay API 網頁版 201：進階
本程式碼研究室是「 Google Pay API for Web 101：基本概念 」的延伸課程，因此會使用該程式碼研究室中編寫的程式碼。如要完成本程式碼研究室，請務必先完成該程式碼研究室。 以下簡要介紹 ButtonOptions 。詳情請參閱說明文件 選項 必要性 值 onClick 必填 JavaScript 事件處理常式名稱 allowedPaymentMethods 選用 PaymentMethod[] buttonColor 選用 預設、黑色、白色 buttonLocale 選用
Compose 基礎知識
開始使用 Jetpack Compose，並瞭解可組合函式、基本版面配置和狀態、Material Design、清單和動畫。
Android 基礎知識 02.2：活動生命週期和狀態
在本程式碼研究室中，您可以在 TwoActivities 應用程式中新增記錄陳述式，觀察活動生命週期的變化。您將瞭解這些變化的因應方式，以及如何在這些情況下處理使用者輸入內容。
在應用程式中新增 Nearby Messages
瞭解如何使用 Nearby Messages API 傳送及探索訊息
在 Kotlin 中使用集合
瞭解如何使用陣列和集合，包括清單、組合與地圖。
建構資料層
在本程式碼研究室中，您可以瞭解 Android 應用程式架構中的資料層。您會建構存放區、資料模型和資料來源，以便讀取資料並將其寫入本機資料庫和網路服務中。
提高 Android TV 上電影/電視劇集的「接下來請看」參與度
在本程式碼研究室中，您將瞭解為電視上的電影/劇集建構「接著看」功能的最佳做法。
Compose 中的 View
瞭解如何在藉由 Jetpack Compose 建構的應用程式中新增及使用現有的 View。
建構美觀的應用程式
運用質感設計、動畫和無障礙功能最佳做法等元素，讓應用程式更美觀、更便於使用。
Jetpack Compose 簡易動畫
瞭解如何在 Compose 應用程式中加入簡易彈簧效果。
Jetpack Compose 基本概念
在本程式碼研究室中，您將學習 Compose 的基本概念。
遷移至 Jetpack Compose
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 View 系統的部分畫面遷移到 Jetpack Compose。
使用 WorkManager 處理背景工作
Android 的 WorkManager API 可讓您輕鬆在背景執行工作。WorkManager 不僅能夠建立可查詢、鏈結和重複使用的工作，也是 Android 推薦的工作排程器。本程式碼研究室將協助您全盤瞭解 WorkManager，一舉囊括簡易工作編寫和較複雜的鏈結工作說明。
板型規格
使用 Jetpack Compose 開發適用於多種螢幕格式和裝置類型的應用程式。
建立 Art Space 應用程式
瞭解如何建構可展示自有藝術空間的 Android 應用程式。
Jetpack Compose 中的無障礙功能
在本程式碼研究室中，您將學習如何讓 Compose 應用程式更易於使用。瞭解如何增加觸控目標、新增內容說明、點擊標籤、自訂動作等等。
Compose for Wear OS 程式碼研究室
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用全新的 Compose for Wear OS，將 Compose 知識應用到穿戴式裝置。最後，您將會在應用程式中建立簡易與進階的穿戴式裝置專用可組合項。
Cronet 基本概念
上次更新時間： 2022 年 5 月 6 日 Cronet 是 Chromium 網路堆疊，可做為供 Android 應用程式使用的程式庫。Cronet 利用多項技術縮短延遲時間，並提高應用程式運作所需的網路要求總處理量。 Cronet 程式庫可處理數以千萬計的使用者每天使用的應用程式，例如： YouTube 、 Google 應用程式 、 Google 相簿 和 Google 地圖 - 導航和大眾運輸 。Cronet 是最常用以支援 HTTP3 的 Android 網路程式庫。 詳情請參閱
Compose 的基本版面配置
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Compose 中立即可用的可組合函式和修飾詞，實際進行設計。
Android 分頁的基本概念
在這個程式碼研究室中，您會將分頁程式庫整合至會顯示清單的應用程式。分頁程式庫可協助您從本機儲存空間或網路載入較大的資料集並以多頁形式顯示資料。
計算自訂小費
瞭解如何新增動作按鈕、設定鍵盤動作，以及使用 Switch 可組合函式。
Jetpack Compose 的狀態概念說明
在本程式碼研究室中，您將學習如何藉由管理狀態，建構內容豐富且具互動性的 Compose 應用程式。
因應 Android 15 強制採用的無邊框措施
瞭解如何因應 Android 15 強制採用的無邊框措施。
解決 Jetpack Compose 中效能問題的實用做法
分析系統追蹤並修正導致延遲的常見原因，讓 Compose 應用程式快速執行。
Android 隱私權程式碼研究室
Android 已在過去幾個版本推出許多個別隱私權功能，我們很高興能協助您在應用程式中採用這些功能！本程式碼研究室旨在統整個別隱私權功能，並向開發人員說明應用程式如何存取使用者的私人資料，並在現有的執行應用程式中採用隱私權的最佳做法。
活動生命週期階段
在本程式碼研究室中，您將瞭解活動生命週期和記錄功能。
透過 MediaSession 控制媒體
在本程式碼研究室中，您將展開影片範例，新增對 MediaSession 的支援。這可讓 Android 從應用程式外部控製播放，例如透過 Google 助理、電視的遙控器，或是螢幕鎖定畫面和 Wear OS 的畫面控制選項。
TensorFlow.js：使用 Firebase 託管，大規模部署及託管機器學習模型
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase 基礎架構部署機器學習模型，以便透過 TensorFlow.js 在網站上使用和使用模型
透過 Vertex AI Conversation 建構生成式即時通訊應用程式
在這個程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI Conversation 建立、設定及部署 Data Store Agent 和即時通訊應用程式，回答客戶對 Google 商店中產品的問題。
Gemini Code Assist 時尚版面
本程式碼研究室將說明如何使用 Gemini Code Assist 在網站上實作 Material Design。實作 Material Design 後，您將重複進行設計，做出變更以改善使用者體驗並新增功能。在工作坊結束後，您將能夠使用 Gemini 搭配 Material Design 或類似程式庫，建立可供使用且符合使用者需求的網頁，而無需撰寫 CSS。 本程式碼研究室需要兩項必要條件：已啟用 Gemini 的 Google Cloud 專案存取權，以及要設定樣式的網頁。如要在新專案中啟用
透過 Private Service Connect 端點存取 Gemini 對話和 Python SDK
透過 Python SDK 和 PSC 端點，從 VM 存取 Gemini
針對向量嵌入使用 textembedding-gecko@003
在本程式碼研究室中，您將瞭解 gecko@003 模型及應用程式的實際用途。
Cloud 函式使用 PaLM Vertex AI API 和 Google Cloud Storage 提供內容摘要
Cloud 函式，示範如何處理上傳至 Google Cloud Storage 的檔案，以及如何使用 Vertex AI PaLM API 處理內容摘要。
實驗室：NCC PSC 傳播
本研究室的目標是探索使用 PSC 傳播功能的 NCC
研究室：使用 SD-WAN 設備的 NCC 站台前往雲端
本研究室的目標是探索 NCC，並將 WAN 設備定義連接至 NCC 中樞的軟體。
透過 Media CDN 和 Live Streaming API，在 Google Cloud 上直播
本研究室將逐步引導您使用 Media CDN (CDN) 和#43，部署即時串流工作流程示範。Live Stream API +；Cloud Storage +；媒體播放器。
評估與下一個顯示的內容的互動 (INP)
本程式碼研究室會以互動方式，說明如何使用 web-vitals 程式庫評估 Interaction to Next Paint (INP) 。 您可以在 web-vitals-codelabs 存放區 中找到這段程式碼。 本程式碼研究室會使用 Gastropodicon (熱門的蝸牛解剖參考網站)，探討 INP 的潛在問題。 嘗試與網頁互動，瞭解哪些互動速度較慢。 開啟開發人員工具 ：從 「更多工具」 >「開發人員工具」 選單 在網頁上按一下滑鼠右鍵，然後選取「檢查」 ，或 使用鍵盤快速鍵
Looker PSC 南向 HTTPS 網際網路 NEG
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合透過 HTTPS 設定為服務生產端的網際網路 NEG，讓 Looker Southbound 存取 GitHub.com
Looker PSC 南向混合式 NEG 至地端
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Hybrid NEG 整合為 Looker 南向存取權的服務產生器，以便存取內部部署的 postgres 資料庫。
使用 SQL 搭配 BQML 進行電影分級預測
我們只會使用 SQL 搭配 BigQuery ML 來建立電影分數預測模型
使用 Vertex AI AutoML 預測電影評分
我們會使用 Vertex AI AutoML 建立電影分數預測模型，然後部署至 API 端點，並透過 Java Cloud Functions 觸發預測 API。
使用 GenAI 自動化程式碼審查
使用 GenAI 自動化程式碼審查
簡化主要資料管理：比對與與生成式 AI 合併！
在本程式碼研究室中，我們將說明 Gemini 1.0 Pro 如何簡化 BigQuery 公開資料集中可用的 citibike_stations 資料，以及充實和簡化等主資料管理應用程式。
Looker PSC 北向區域外部 L7 ALB
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合 L7 區域性外部應用程式負載平衡器，以便進行北向 Looker 存取。
使用 MediaPipe 在 Android 上產生裝置端圖片
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 MediaPipe Solutions，在 Android 應用程式中加入裝置端文字轉圖片生成功能。
使用 Gemini Pro 建構含有多模型 RAG 的問答應用程式
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Gemini Pro 建構多模態問題回答系統。
部署基本 "；Google 翻譯"部署於 Python 3 Cloud Functions
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。
轉換 Google 表單問卷調查回覆並載入 BigQuery
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataprep 轉換 Google 表單問卷調查資料，並推送至 BigQuery 進行更深入的分析
部署基本 "；Google 翻譯"Python 2 Cloud Run 上的應用程式 (Docker)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。
部署基本 "；Google 翻譯"Python 3 Cloud Run 上的應用程式 (Docker)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。
遷移至 Variable 字型
在本程式碼研究室中，您將瞭解可變字型及其優點、如何設計字型，以及如何使用 Google Fonts API 和 CSS 導入這些字型。
運用 AlloyDB、Vector Search 和 Vertex AI 建構專利搜尋應用程式！
透過這個程式碼研究室，我們將示範如何搭配使用 Gemini 1.5 Pro、AlloyDB 和 Vertex AI，建構專利搜尋應用程式。
在 Cloud Run 中執行 Django
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用無伺服器元件部署 Django，包括：網路引擎適用的 Cloud Run、資料庫適用的 Cloud SQL，以及媒體資產適用的 Cloud Build。
使用 MediaPipe 建立自訂物件偵測網頁應用程式
瞭解如何使用 MediaPipe 建立自訂物件偵測網頁應用程式。
使用 MediaPipe Tasks 建構手寫數字分類器 Android 應用程式
瞭解如何使用圖片分類功能，透過 MediaPipe 偵測 Android 中的手寫數字。
使用 Spanner、Vector Search 建構專利搜尋應用程式；Gemini 1.0 Pro！
在這個程式碼研究室中，我們會示範如何搭配使用 Gemini 1.0 Pro 與 Spanner 和 Vertex AI，建構專利搜尋應用程式。
Cloud Run for Anthos 程式碼研究室事件
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud Run 的事件。具體來說，您將會監聽來自 Cloud Pub/Sub、稽核記錄、Cloud Storage、Cloud Scheduler 的事件，以及如何產生/使用自訂事件。
含標記的全域網路防火牆政策
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配使用全域網路防火牆政策和標記，以控管流量
Looker PSC 南向安全殼層 SSH 網際網路 NEG
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何整合網路 NEG，並將其設為 Looker 南向存取 github.com 的服務供應者。
研究室：使用 NCC 虛擬私有雲做為輪輻
本研究室的目標是以輪輻的方式，探索使用虛擬私有雲的 NCC
微調大型語言模型：Vertex AI 如何讓 LLM 更上一層樓
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 監督式微調大型語言模型。
參考 PAIR 指南和 MakerSuite，瞭解如何設計負責任的 AI 技術原型
瞭解如何使用 Google 提供的負責任 AI 技術、 MakerSuite 和 PAIR 指南，以負責任的方式設計 AI 解決方案原型
使用 ML Kit：Android 偵測圖片中的物件
在本程式碼研究室中
在 Google Cloud 中使用 Spring Native
Spring Native 是一項新興專案，目標是在春季 6.x 和 Spring Boot 3.x 進入主線，也就是說，現在是於產品發布前幾個月做好準備的絕佳時機。
開始使用 CSS 中的捲動式動畫
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 CSS 建立捲動式動畫。您創造出一些相當有趣的特效，例如視差背景圖片和圖片，在進入畫面中時顯示。
使用 ML Kit：Android 偵測圖片中的物件，以便建立視覺化產品搜尋服務
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，這個應用程式會使用裝置端機器學習技術偵測圖片中的物件，然後讓使用者進行視覺化的產品搜尋。
保護建構(&S)使用 Cloud Build、Artifact Registry 和 GKE 部署
容器分析可為容器提供安全漏洞掃描和中繼資料儲存空間。掃描服務會針對 Artifact Registry 和 Container Registry 中的映像檔執行安全漏洞掃描，然後儲存結果中繼資料，並透過 API 供使用者取用。您可以使用中繼資料儲存空間儲存來自不同來源的資訊，包括漏洞掃描、Google Cloud 服務和第三方供應商。 安全漏洞掃描可自動執行或隨選執行： 將 Container Analysis
TCP Proxy 程式碼研究室 - 使用 TCP Proxy 負載平衡器的頻率限制和 IP 拒絕清單
在本程式碼研究室中，您將建立具備後端服務的 TCP/SSL 負載平衡器，並將負載平衡器的存取權限制為僅限一組特定的使用者用戶端。
具備自動 DNS 設定的 Private Service Connect
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect 自動 DNS
安全地部署至 Cloud Run
安全部署至 Cloud Run 的基本做法
透過 Identity-Aware Proxy (IAP) 確保無伺服器應用程式安全無虞
透過 Identity Aware Proxy 確保在 CloudRun 中運作的應用程式安全無虞，並要求使用者登入
保護容器建構作業
軟體安全漏洞是指可能導致意外系統故障，或讓不肖人士入侵軟體的弱點。Container Analysis 提供兩種 OS 掃描功能，用於找出容器中的安全漏洞： On-Demand Scanning API 可讓您掃描儲存在本機電腦上，或遠端儲存在 Container Registry 或 Artifact Registry 中的映像檔。這樣一來，您就能精確控管要掃描容器安全漏洞的容器。您可以先使用隨選掃描功能掃描 CI/CD 管道中的映像檔，再決定是否要將映像檔儲存在登錄檔中。 本研究室將說明：
安全原始碼
安全原始碼技術是一組做法，可用於提升原始碼的安全性。這些技術有助於識別及修正原始碼中的安全漏洞、防止未經授權的存取原始碼，並防止原始碼遭到修改。
使用 LIT 在 Keras 中分析 Gemma 模型
生成式 AI 產品屬於新興技術，應用程式的行為可能會比早期形式的軟體更不一致。因此，您必須深入探究所使用的機器學習模型、檢查模型行為的範例，並調查意外情況。 學習技術可解釋性工具 (LIT； 網站 、 GitHub ) 是一個調試和分析機器學習模型的平台，可瞭解機器學習模型的行為為何如此，以及如何運作。 在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 LIT 充分運用 Google 的 Gemma 模型 。本程式碼研究室示範如何使用可解讀性技術「序列醒目性」來分析不同的提示設計方法。 學習目標：
使用 Gemma 展示靈活的安全分類器
本程式碼研究室說明如何使用參數效率調整 (PET) 建立自訂文字分類器。PET 方法只會更新少量參數，因此不必微調整個模型，訓練起來也相對容易且快速。這也讓模型在訓練資料較少的情況下，更容易學習新行為。 Towards Agile Text Classifiers for Everyone 詳細說明瞭這項方法，說明如何將這些技術應用於各種安全性工作，並只需數百個訓練範例就能達到最先進的效能。 這個程式碼研究室使用 LoRA PET 方法和較小的 Gemma 模型 (
將智慧住宅裝置連結至 Google 助理
建構及部署雲端對雲端整合，將虛擬智慧洗衣機整合至 Google 助理。
對智慧型住宅進行偵錯
瞭解如何使用 GCP 指標和 Logging 找出並解決實際工作環境的問題。瞭解如何使用測試套件找出功能性與 API 問題。
智慧型住宅的記錄指標
瞭解如何在 Google Cloud 上使用記錄式指標，追蹤模式並分析智慧型家居整合服務的錯誤記錄。
本地首頁偵錯
瞭解如何使用 GCP 指標和 Logging 找出並解決實際工作環境的問題。瞭解如何使用測試套件找出功能性與 API 問題。瞭解如何在開發本機首頁應用程式時使用 Chrome 開發人員工具。
使用 WebRTC 實作 CameraStream
瞭解如何透過 CameraStream 特性和 WebRTC 將網路攝影機的畫面串流至 Google Nest 顯示裝置。
強化及保護雲端到雲端整合
瞭解如何透過可自訂的裝置特徵強化雲端到雲端整合功能並加以保護，並使用雙重驗證來確保安全。
使用 Cloud Scheduler 觸發 Cloud Run 工作
瞭解如何透過 Cloud Scheduler 建立 Cloud Run 工作，並設定工作執行作業。
使用 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 應用程式
瞭解如何透過 Cloud Deploy 部署 Cloud Run 應用程式。
銷售訂單自動化的生成式 AI 虛擬服務專員
在本程式碼研究室中，您將建構對話式 AI 服務專員應用程式，用於自動化銷售訂單程序
保護 Cloud Run 輸入流量
Cloud Run 的輸入設定
以機密空間保護共用資料的安全
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何安全共用多方資料，同時運用機密空間維持機密性
網頁版 Firebase Performance Monitoring
在本程式碼研究室中，您將在網頁應用程式中設定 Firebase Performance Monitoring，並瞭解如何使用這項工具確保應用程式為使用者提供良好的運作體驗。
認識 Firebase for Flutter
瞭解如何使用 Firebase 建構 Flutter 行動應用程式。
認識 Firebase 網頁版
使用 Firebase 和 StackBlitz 線上編輯器，從頭開始建構網頁應用程式。您將使用基本的 HTML 和 JavaScript 與 Firebase 通訊。這篇簡介完整說明瞭如何使用 Firebase 控制台，將 Firebase 整合至應用程式。無需事先瞭解或安裝軟體。
使用 Room 維持資料持續性
透過 Room 程式庫在 Android 應用程式中輕鬆建立及使用關聯資料庫。
您的第一個應用程式內通訊實驗
在這個程式碼研究室中，您將使用 FirebaseA/B 測試功能建立第一個 Firebase 應用程式內通訊實驗。
使用雲端通訊和 Cloud Functions 傳送網頁應用程式的通知
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud Functions for Firebase 傳送通知給即時通訊應用程式的使用者。
建立並連結 AdWords 和 Merchant Center 子帳戶
在本程式碼研究室中，您將建立解決方案，使用 AdWords API 和 Content API For Shopping 新建由 AdWords 管理員帳戶和 Merchant Center 多重客戶帳戶管理的新帳戶。接著連結新的子帳戶，讓新 Merchant Center 子帳戶管理的產品，能再用於由新 AdWords 子帳戶建立的購物廣告活動。
Private Service Connect 介面代管服務
在這個教學課程中，您將瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect 介面，以便透過虛擬私有雲對等互連存取服務。
瞭解如何提升 Go 應用程式的效能 (第 1 部分：追蹤記錄)
OpenTelemetry 是業界觀測追蹤記錄和指標的業界標準。另外，持續剖析是辨識最後一英里的資訊，以利調整效能。在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 OpenTelemetry 檢測應用程式，以用於追蹤記錄和分析器代理程式，以及如何在 Cloud Trace 和 Cloud Profiler 的視覺化圖表中找出瓶頸。
在 Node.js 中運用大數據產生 Google 簡報檔案
在本程式碼研究室中，您將使用 Google Slides API 和 BigQuery 製作簡報，分析最常見的軟體授權分析。
透過 Private Service Connect 存取多區域 MongoDB Atlas
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何透過全域存取權設定及驗證 Private Service Connect 對 MongoDB 的存取權。
App Check 網站程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何保護網頁應用程式，防範未經授權的存取行為。
Firebase Android 程式碼研究室：打造友善的聊天體驗
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase 平台建構 Android 應用程式。
使用 Procurement Document AI，透過 AI 平台筆記本剖析月結單
您將瞭解如何使用 Procurement DocAI，以智慧方式剖析月結單。
重新利用 Cloud Functions 程式碼做為 Firebase 擴充功能
在本程式碼研究室中，您將建構用於進行地理雜湊的 Firebase 擴充功能。本入門程式碼研究室可說明如何將現有的 Cloud 函式轉換為 Firebase Extension，以便輕鬆發布給數百萬名開發人員，以及協助擴充 Firebase 專案。
運用應用程式發布和 Fastlane 加快發布 iOS 預先發布版的速度
在本程式碼研究室中，使用者將同時使用應用程式發布和 Quicklane 外掛程式來發布 iOS 版本並註冊測試裝置。接著，使用者會從應用程式發行控制台匯出裝置和 UDID 的 .txt 檔案，並自動註冊這些裝置 (這是發布臨時 iOS 版本的必要條件)。
在 AI 平台筆記本上的原型設計模型
在本研究室中，您將學習如何使用 AI 平台筆記本建立機器學習工作流程原型。我們將說明如何建立自訂筆記本執行個體、在 Git 中追蹤筆記本程式碼，以及使用 What-If Tool 對模型進行偵錯。
Private Service Connect 介面
在這個教學課程中，您會瞭解如何設定及驗證 Private Service Connect 介面。
使用 GCP 的學習可解釋性工具 (LIT) 對 LLM 提示偵錯
本研究室將詳細說明如何在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 LIT 應用程式伺服器，以便與 Vertex AI Gemini 基礎模型和自管的第三方大型語言模型 (LLM) 互動。並提供如何使用 LIT UI 進行快速偵錯和模型解讀的操作說明。 在本實驗室中，使用者將學習如何： LIT 是一項可視覺化呈現互動式模型解釋資訊的工具，支援文字、圖片和表格資料。您可以將其當作獨立伺服器執行，也可以在 Google Colab、Jupyter 和 Google Cloud
在 Dataproc 執行自然語言處理的 PySpark
本研究室說明如何使用 Spark MLlib 和 spark-nlp 對大量資料執行機器學習與自然語言處理。
在 Cloud Run 函式中使用修訂版本來進行流量拆分、漸進式推出和回溯
瞭解如何在 Cloud Run 函式中使用修訂版本，進行流量拆分、漸進式推出和復原作業。
部署基本 "；Google 翻譯"Python 2 App Engine 上的應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Python 搭配 Google Cloud Translation API，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。
C# 中的 Google Cloud Functions
在本程式碼研究室中，您將瞭解 C# 語言的 Google Cloud Run 函式。具體來說，您將部署 C# 函式來回應各種 Google Cloud 來源的 HTTP 和 CloudEvents。
Google Ads 與 Google Analytics for Firebase 自訂事件 - Android
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 GA4F 導入事件，以及如何透過 Google Ads 推出行動廣告活動。
Firebase Angular 網頁架構程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您可以使用 AngularFire 最新的 Angular 程式庫，利用即時協作地圖打造旅遊網誌。最終版網頁應用程式包含旅遊網誌，您可以將圖片上傳到每個曾經造訪的地點。 AngularFire 會用於建構網頁應用程式、用於本機測試的模擬器套件、驗證來追蹤使用者資料、透過 Firestore 和 Storage 保存資料和媒體，並採用 Cloud Functions 技術；最後則是使用 Firebase 託管部署應用程式。 從指令列複製程式碼研究室的 GitHub 存放區 ：
進階驗證功能
瞭解如何實作多重驗證，並使用封鎖函式建立自訂驗證要求
使用 Firebase 雲端通訊，為 Flutter 應用程式傳送通知
在本程式碼研究室中，您將使用 FCM HTTP v1 API，將推播通知傳送至在多個平台上運作的應用程式。您可以使用在 Android/iOS/網頁版上順暢執行的 Flutter 建構應用程式。
CodeLab：使用 NCC 進行動態路由交換
本研究室的目標是探索 NCC，並透過動態路徑交換與虛擬私有雲輻射點互連
微服務：彩虹配色
瞭解 Google Cloud：在 Cloud Run 中部署微服務並加入虛擬 rumpu，讓微服務在其他微服務中擲回「彩虹」，同時贏得勝利！您將會實際部署 Kotlin、Java、Go、Python 或 Node.js 微服務，並在過程中學習容器和 Cloud Run。持續改善演算法，看看您是否能比其他冒險者多獲得分數。
使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 部署、擴充及更新網站
瞭解如何透過 GKE 部署、擴充及更新網站。
搭配 Python 使用 Natural Language API
本教學課程將說明如何搭配 Python 使用 Natural Language API。
使用 Eventarc 和 Workflows 建立事件導向的自動化調度管理
在本程式碼研究室中，您將建構微服務的事件導向自動化調度管理服務，透過 Eventarc 和 Workflows 處理圖片
遷移至 Firebase JS SDK，可大幅提升網頁應用程式成效
在本程式碼研究室中，您會將現有的 Firebase 網頁應用程式遷移至新的模組化 Firebase JS SDK，找出未使用的樹狀結構程式碼，讓應用程式快速載入。
使用 Gemini API 適用的 Firebase Extensions 建構 AI 技術輔助網頁應用程式
瞭解如何搭配使用 Firebase Extensions 與 Gemini API，建構包含 AI 技術輔助功能的網頁應用程式，例如個人化推薦內容。
Firebase iOS 程式碼研究室 Swift
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 iOS 上使用 Firebase 平台。
使用 Private Service Connect 和混合式 NEG 搭配內部 HTTP(s) 負載平衡器，透過混合型網路連線至地端部署服務
使用 Private Service Connect 和混合式 NEG，搭配內部 HTTP(s) 負載平衡器，透過混合型網路連線至地端部署服務
根據 FCM 主題顯示的第一則多點傳播推送訊息
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 FCM 主題，將推送訊息多點傳播至精選的應用程式執行個體群組。
使用 Measurement Protocol 將應用程式事件傳送至 GA4
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Measurement Protocol 進行伺服器對伺服器呼叫，以將事件傳送至 GA4
使用 FCM 和 FIAM 傳送訊息給使用者
瞭解如何透過 Firebase 雲端通訊和 Firebase 應用程式內通訊功能，傳送訊息給使用者。
監控智慧型住宅服務中斷情形
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在智慧住宅整合上設定自動快訊，藉此偵測服務中斷情況。
使用 Gemini Code Assist Enterprise 自訂程式碼
瞭解 Gemini Code Assist Enterprise 的最新消息，以及這項技術如何協助貴機構運用 Google Cloud 建構內容。
使用機密空間搭配未經保護的資源#39 (不會儲存在雲端服務供應商)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何安全共用多方資料，同時透過機密空間維持機密性。本程式碼研究室著重於如何搭配非 Google Cloud 託管的受保護資源使用機密空間。您將瞭解如何提供 Nonce、目標對象和 PKI 權杖類型，向 Google Attestation Service 要求自訂權杖。
如何為 CloudSQL 建立 Private Service Connect
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何建立 Cloud SQL 的 Private Services Connect
Google Pay API for Web 101：基本概念
完成本程式碼研究室後，您將擁有可運作且整合 Google Pay 的最低可行網站。這個專案會擷取付款權杖，並傳送給付款服務供應商進行處理。 Google Pay 付款要求需要要求物件。此處定義為 baseGooglePayRequest 的物件包含所有要求的最低共同設定。我們會在這個程式碼研究室中，根據提出的要求加入其他設定。 將 Google Pay 設定常數新增至空白的 main.js 檔案： 付款用戶端用於提出付款要求和註冊回呼。在本程式碼研究室中，我們只會提出付款要求。此外，您可以設定
Cloud NGFW Enterprise - 入侵預防服務 (不含 TLS 檢查)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Cloud NGW 企業入侵預防服務來檢查東西向與南北向的流量
使用 Jetpack Compose 建構自動調整式應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構適用於手機、平板電腦和摺疊式裝置的自動調整應用程式，並探討可連性。您也會學到 Material 3 自動調整元件的最佳做法。
瞭解如何叫用經驗證的 Cloud Functions
瞭解如何透過要求驗證以保護 Cloud Functions
為 Cast 接收器新增即時支援
在這個程式碼研究室中，您將建構使用 Cast Live API 的自訂 Web Receiver 應用程式。
為網路接收器新增 Ad Breaks API 支援
在這個程式碼研究室中，您將使用 Cast Ad Breaks API 建構自訂 Web Receiver 應用程式。
支援投放功能的 Android 應用程式
在本程式碼研究室中，您將修改現有的 Android 影片應用程式，以便在支援 Google Cast 的裝置上投放內容。
對 Cast 接收器應用程式進行偵錯
在這個程式碼研究室中，您需要將 Cast 偵錯記錄工具新增至現有的自訂 Web Receiver 應用程式。
建立自訂網路接收器
在這個程式碼研究室中，您將建立一個自訂 Web Receiver 應用程式，以便在支援 Cast 的裝置上播放內容。
為網頁應用程式啟用投放功能
在本程式碼研究室中，您將修改現有的網路影片應用程式，以便在支援 Google Cast 的裝置上投放內容。
將網路負載平衡器從目標集區轉換至區域性後端服務
本指南提供將現有網路負載平衡器從目標集區後端轉換為區域性後端服務的操作說明。
Cloud 作業套件簡介
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud 作業套件。本研究室將使用 gcloud 安裝範例應用程式。部署範例應用程式後，您就能使用 Cloud Monitoring 定義資訊主頁、快訊和運作時間檢查等內容。
Android 11 - 第 9 週 - TV
瞭解可用來建構 Android TV 相關應用程式的開發人員工具。
支援投放功能的 Android TV 應用程式
在本程式碼研究室中，您將修改現有的 Android TV 應用程式，以便支援現有 Cast 發送端應用程式的投放和通訊功能。
在 Flutter 遊戲中加入聲音和音樂
瞭解如何使用 Flutter 在遊戲中加入音效、背景音樂和動態音效。
使用 BigQuery 遠端函式，在 SQL 查詢中向 Vertex AI 視覺化問題回答 (VQA) 提問
瞭解如何使用 BigQuery 遠端函式，針對 Cloud Storage 物件資料表中儲存的圖片，向 Vertex AI 視覺化問題回答 (VQA) 提問。
瞭解如何叫用已驗證的 Cloud Run 函式
瞭解如何要求驗證才能叫用 Cloud Run 函式，以確保安全
使用 Firebase Emulator 套件，針對 Flutter 應用程式進行本機開發
本程式碼研究室將介紹如何透過 Flutter 在開發期間使用 Firebase 模擬器套件。本程式碼研究室會使用驗證和 Firestore 模擬器來示範模擬器的用法。
搭配 OAuth 2 存取權杖使用 FCM HTTP v1 API
與 FCM 舊版 API 相比，FCM HTTP v1 API 可以使用短期存取權杖提供更安全的授權模型。產生 FCM v1 API 存取權杖的步驟與舊版 API 的步驟有顯著差異。 本程式碼研究室會引導您完成用戶端和伺服器端設定程序，以便透過 FCM HTTP v1 API 將推播通知傳送至 Android 應用程式。並著重說明在 v1 API 中產生憑證的關鍵步驟。 如需更多資訊，請前往： 最新的 Android Studio 穩定版 使用下列任一裝置： 您選擇的 Java
使用全新的 ARCore Geospatial API 建構擴增實境 (AR) 應用程式
瞭解如何使用新的 ARCore Geospatial API。
在 Vertex Pipelines 上執行自訂模型訓練
在本實驗室中，您將瞭解如何在 Vertex Pipelines 上使用 Kubeflow Pipelines SDK 執行自訂模型訓練工作。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $5 美元。 這個實驗室使用 Vertex AI ，這是 Google Cloud 上的端對端代管機器學習平台。Vertex AI 將 Google 的機器學習產品整合至 Google Cloud，提供流暢的開發體驗。除了模型訓練和部署服務，Vertex AI
設計原型至實際工作環境：使用 Vertex AI 訓練自訂模型
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI 執行自訂訓練工作。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。您將使用 花卉資料集 建立圖片分類模型。如要瞭解詳情，請觀看隨附的影片： 。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 的機器學習產品整合為流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML
從原型轉為正式環境：在 Vertex AI 中進行分散式訓練
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI ，透過 TensorFlow 在 Vertex AI Training 上執行分散式訓練工作。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。請務必先完成 先前的實驗室 ，再試用這個實驗室。歡迎觀看相關系列影片，瞭解更多資訊： 。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個實驗室的總費用約為 $2 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud
透過 Vertex AI 中的預先訓練 TensorFlow 圖片模型取得預測結果
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI ，從預先訓練的圖像分類模型取得預測結果。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型必須透過不同的服務存取。新產品將這兩項功能與其他新產品整合至單一 API。您也可以將現有專案遷移至 Vertex
Vertex 管道簡介
在本實驗室中，您將瞭解如何使用 Vertex Pipelines 建立及執行機器學習管道。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $25 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型必須透過不同的服務存取。這項新產品會與其他新產品一起合併為一個 API。您也可以將現有專案遷移至 Vertex
將 Vertex 機器學習中繼資料與管道搭配使用
在本實驗室中，您將瞭解如何使用 Vertex 機器學習中繼資料 ，分析 Vertex AI Pipelines 執行作業產生的中繼資料。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個實驗室的總費用約為 $2 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型，都能透過不同的服務存取。新產品將這兩項功能與其他新產品整合至單一
使用 Buildpacks 從 Google App Engine Java 應用程式遷移至 Cloud Run
瞭解如何轉換簡單的 Java App Engine 應用程式、使用 Buildpacks 將應用程式容器化，以及將應用程式移至 Cloud Run
Vertex AI：在 Vertex AI 訓練中，使用自動封裝功能透過 Hugging Face 微調 Bert
在本實驗室中，您將瞭解如何使用自動封裝功能，在 Vertex AI Training 上執行自訂訓練工作。Vertex AI 中的自訂訓練工作會使用容器。如果不想自行建構映像檔，則可使用包裝，依據程式碼建構自訂 Docker 映像檔、將映像檔推送至 Container Registry，並根據映像檔啟動 CustomJob 。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個實驗室的總費用約為 $2 美元。 使用 Hugging Face 的程式庫時，您會微調 IMDB 資料集 上的
Bookshelf 數據分析：透過 BigQuery 和生成式 AI 運用 Gemini 建構 SQL 應用程式
我們會使用 Gemini，透過 BigQuery (僅限 SQL 的生成式 AI) 提供書籍建議和摘要分析。
從原型到實際工作環境：超參數調整
在這個研究室中，您將使用 Vertex AI 在 Vertex AI 訓練中執行超參數調整工作。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。請務必先完成 前一個研究室 ，再試用這個研究室。歡迎觀看相關系列影片，瞭解更多資訊： 。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud
開始使用獨立元件
在這個適合初學者的程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Angular v14 獨立元件建構範例應用程式
應用程式新手上路
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
使用 Jib 從 Google App Engine Java 應用程式遷移至 Cloud Run
瞭解如何轉換簡單的 Java App Engine 應用程式、使用 Jib 將應用程式容器化，以及將應用程式移至 Cloud Run
進階負載平衡最佳化程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定進階負載平衡最佳化功能，以實現全域外部應用程式負載平衡。
使用原生 AppSheet 資料庫建構無程式碼應用程式
瞭解如何使用 AppSheet 的原生資料庫建構 AppSheet 應用程式。
Bookshelf 數據分析：使用 Gemini 建構 Java Cloud Run 應用程式，將 BigQuery 資料傳送到網頁
我們會使用 Gemini 協助建構書架摘要應用程式，這個應用程式只需將 BigQuery 資料傳送到網路，並部署在 Cloud Run 上。
使用 WebXR Device API 建構擴增實境 (AR) 應用程式
瞭解如何將擴增實境功能與 WebXR Device API 搭配使用，以及運用場景理解技術，將 3D 物體放置在現實世界中。
透過 Docker 從 Google App Engine Java 應用程式遷移至 Cloud Run
瞭解如何轉換簡易的 Java App Engine 應用程式、透過 Docker 將應用程式容器化，以及將應用程式移至 Cloud Run
Cloud Foundation Toolkit 指南
在這個程式碼研究室中，您可開始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT)，並逐步引導您在 CFT 模組中新增功能。
透過 BigQuery 和 Looker 分析 Bigtable 中的信用卡交易資料，並以圖表呈現
本程式碼研究室說明如何使用 Bigtable 變更串流至 BigQuery 範本。您將使用範例資料集熟悉如何查詢變更記錄，並使用 Looker 建立視覺化的資訊主頁。
使用基準設定檔改善應用程式效能
在本程式碼研究室中，將說明如何使用基準設定檔加快應用程式啟動時間和影格時間。
開始使用 Angular Signals
隆重推出信號，這是 Angular 的全新反應模型。信號可提供更多高品質工具，方便你進行精細的回饋
打造更容易使用的 Angular 應用程式
瞭解如何透過架構內建的工具組，在 Angular 應用程式中遵循無障礙功能的最佳做法。
連結 AppSheet 與 Apps Script
在這個程式碼研究室中，您會建立名為「Hello World」的 Apps Script 專案、新增簡單的函式 logThis，藉此記錄訊息，然後建立 AppSheet 自動化功能，並讓應用程式呼叫指令碼。
使用 Vertex AI 建構 Google 等級的搜尋系統
在本程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI Search/Agent Builder 建構 Google 優質搜尋引擎，回答來自文件和文字檔案中的查詢。
Bookshelf 建構工具：使用 Gemini 建構 Gemini 應用程式的 Java Cloud 函式
我們會在 Cloud 函式中，使用 Vertex AI 生成式 AI (Gemini) 建立書籍推薦和摘要應用程式，做為 BigQuery 的遠端函式。
運用生成式 AI 和 Cloud Run 建構測驗產生器
在本程式碼研究室中，您將使用 Vertex AI，根據部分提供的規格設計益智問答測驗。您將在雲端託管的開發人員環境中測試測驗產生器，然後部署至 Google Cloud Run，即可公開發布該測驗。研究室結束時，您將整合測驗產生器與完整的應用程式。
MDC-112 網路：整合 MDC 與 Web 架構
瞭解如何將預先建立的 Material Design 元件擴充為適合任何網路架構的元件。
運用 ML Kit 辨識文字和臉部特徵：Android
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，這個套件使用裝置端的機器學習技術來辨識圖片中的文字和臉部特徵。
運用 ML Kit 和 CameraX 辨識、辨識語言及翻譯文字：Android
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 Android 應用程式，這個應用程式會使用裝置端機器學習技術來辨識、辨識語言，並翻譯 59 種語言的文字。此外，您還會瞭解如何整合 CameraX 程式庫，以便透過即時相機畫面完成這些工作。
Vertex AI：在同一個 VM 上託管模型以進行預測
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI 的 共用代管模型功能 ，在同一個 VM 上代管多個模型，以便進行線上預測。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $2 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型必須透過不同的服務存取。這項新產品會與其他新產品一起合併為一個
Vertex AI：搭配 Sklearn 使用自訂預測處理常式，預先處理及後續處理資料以執行預測
在本實驗室中，您將瞭解如何在 Vertex AI 上使用自訂預測處理常式，編寫自訂預先處理和後續處理邏輯。雖然本範例使用 Scikit-learn，但自訂預測處理常式可搭配其他 Python ML 架構使用，例如 XGBoost、PyTorch 和 TensorFlow。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud
使用客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK) 加密 Cloud Functions
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
瞭解 Skaffold
Skaffold 是一種工具，可處理建構、推送及部署應用程式的工作流程。您可以使用 Skaffold 輕鬆設定本機開發工作區、簡化內部開發迴圈，並整合 Kustomize 和 Helm 等其他工具，以便管理 Kubernetes 資訊清單。 在本教學課程中，您將瞭解 Skaffold 的一些核心概念，並使用該工具自動化內部開發循環，然後部署應用程式。 您將學會以下內容： 允許第三方 Cookie。依序按一下「網站無法正常運作」和「允許 Cookie」。 請注意 YAML 中的
Vertex AI Vision 流量監控應用程式
本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，以便監控即時流量影片串流。我們會使用預先訓練的專業模型人數分析。您也會學到如何建立要在應用程式中擷取的視訊串流、如何建構及部署應用程式、如何透過 BigQuery 分析模型的 JSON 輸出內容，並在 Looker Studio 中以圖表呈現結果。
Vertex AI Vision Queue 偵測應用程式
本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，以監控零售儲存庫中的佇列偵測情境。我們會使用預先訓練的專業模型人數分析。您也會學到如何建立要在應用程式中擷取的視訊串流、如何建構及部署應用程式、如何透過 BigQuery 分析模型的 JSON 輸出內容，並在 Looker Studio 中以圖表呈現結果。
Vertex AI：使用 AutoML 建構詐欺偵測模型
在這個研究室中，您將使用 Vertex AI 來訓練及提供表格資料模型。這是 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務，目前為預先發布版。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $22 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML
Vertex AI：訓練及提供自訂模型
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI ，透過自訂容器中的程式碼訓練及提供 TensorFlow 模型。 當這裡使用 TensorFlow 編寫模型程式碼時，你可以輕鬆將其替換為其他架構。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML
更新應用程式，使用垃圾內容篩選機器學習模型
瞭解如何使用支援基本留言垃圾內容篩選功能的機器學習模型更新應用程式。
充分發揮實驗的效益：運用 Vertex AI 管理機器學習實驗
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI 建構管道，在 TensorFlow 中訓練自訂 Keras 模型。接著，我們會使用 Vertex AI Experiments 提供的新功能追蹤及比較模型執行結果，找出哪些超參數組合可帶來最佳效能。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud
Vertex AI Vision 動態濾鏡
本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，示範如何透過動作篩選功能傳送影片。在這個教學課程中，您將瞭解如何使用動作篩選器設定，將影片串流擷取至「應用程式」。
提供事件管理功能的 Vertex AI Vision 人數分析應用程式
本程式碼研究室著重於建立端對端 Vertex AI Vision 應用程式，示範如何透過事件管理功能傳送事件。我們會使用預先訓練的專業模型人數分析。您也會學到如何建立要在應用程式中擷取的視訊串流，以及如何建構及部署應用程式。
透過 YAML 在 Google Cloud 中使用 Pulumi
本研究室將說明如何在 Google Cloud 中搭配使用 Pulumi 與 YAML
Vertex AI：透過 TensorFlow 進行多工作站訓練和遷移學習
在本實驗室中，您將使用 Vertex AI 為 TensorFlow 模型執行多工作者訓練工作。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $5 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前，使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型必須透過不同的服務存取。新產品將這兩項功能與其他新產品整合至單一 API。您也可以將現有專案遷移至
使用 What-If Tool 和 Vertex AI 建構金融機器學習模型
在這個研究室中，您將瞭解如何在金融資料集中訓練 XGBoost 模型、將模型部署至 Vertex AI，並使用 What-if Tool 加以分析。
設計原型至實際工作環境：從自訂訓練模型取得預測結果
在這個實驗室中，您將使用 Vertex AI ，透過自訂訓練模型取得線上和批次預測結果。 這個實驗室屬於「 從原型設計到投入實際工作環境 」系列影片。請務必先完成 前一個研究室 ，再試用這個研究室。如要瞭解詳情，請觀看隨附的影片： 。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用
你的第一個 WebGPU 應用程式
本程式碼研究室將介紹新 WebGPU API 的基礎知識。並引導您完成在 GPU 上執行的 Conway 的《Game of Life》版本。WebGPU 的轉譯功能可用來繪製主機板，WebGPU 的運算功能則可用來更新遊戲狀態。
Vertex AI：分散式超參數調整
在本研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 進行超參數調整和分散式訓練。雖然本研究室使用 TensorFlow 編寫模型程式碼，但這些概念也適用於其他機器學習架構。 學習重點： 在 Google Cloud 上執行本實驗室的總費用約為 $6 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML
Vertex AI Workbench：使用 BigQuery 的資料訓練 TensorFlow 模型
在本研究室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI Workbench 進行資料探索及訓練模型。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $1 美元。 這個實驗室使用 Google Cloud 最新推出的 AI 產品服務。 Vertex AI 整合了 Google Cloud 中的機器學習產品，提供流暢的開發體驗。先前使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型，都能透過不同的服務存取。這項新產品會與其他新產品一起合併為一個 API。您也可以將現有專案遷移至
如何使用 Cloud Run 函式和 Gemini，針對上傳至 Cloud Storage 值區的文字檔案製作摘要
如何開始使用事件導向 Cloud Run 函式
如何將 Ollama 當做補充資訊，搭配 Cloud Run GPU 和 Open WebUI 做為前端輸入容器
瞭解如何使用 Cloud Run GPU 和 Open WebUI 做為前端輸入容器，將 Ollama 當做補充資訊使用
使用 Vertex AI Agent Builder 建構 AI 虛擬服務專員
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Google Cloud 強大的工具和基礎架構，建構及部署生成式 AI 代理程式。我們將介紹基本概念，並逐步引導你完成初始步驟，讓第一位服務專員順利執行服務。
對 Matter 整合作業進行偵錯
瞭解如何使用數據分析工具排解 Matter 整合問題，並進一步瞭解開發人員支援資源。
瞭解如何在 Cloud Run 中建構及部署 LangChain 應用程式
瞭解如何在 Cloud Run 中建構及部署 LangChain 應用程式
將 Dialogflow 與日曆整合，瞭解執行要求
瞭解 Dialogflow 中的執行概念。
整合 Vision API 與 Dialogflow
瞭解如何將 Vision API 與 Dialogflow 整合。
適用於 React 開發人員的謊言
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 React 概念轉譯為 Lit
第 13 課：應用程式使用者介面設計
瞭解使用者介面的最佳做法，以及如何確保應用程式遵循質感設計指南。
MDC-101 Android：Material Design 元件 (MDC) 基本概念 (Kotlin)
使用 Kotlin 建構包含核心元件的簡易應用程式，藉此瞭解 Android 適用質感設計元件的基本使用概念。
採用 Keras 和 TPU 的捲積類神經網路
在本研究室中，您將瞭解如何將卷積層組合成可辨識花的類神經網路模型。此時，您將自行從頭開始建構模型，並運用 TPU 的強大功能在幾秒內訓練模型，並根據模型設計反覆調整。本研究室包含有關卷積類神經網路的必要理論說明，也是開發人員學習深度學習的好起點。
Google Ads 與 Google Analytics for Firebase 自訂事件 - iOS
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 GA4F iOS SDK 導入自訂事件，並透過 Google Ads 推出行動廣告活動。
MDC-103 Android：採用顏色、高度和類型的 Material Design 主題設定 (Kotlin)
瞭解如何使用 Android 適用的質感設計元件，透過 Kotlin 設計輕鬆突顯產品特色及展現品牌風格。
嵌入式 Looker iframe 訊息
您將瞭解如何透過程式輔助方式監聽事件，以及傳送動作至嵌入式 Looker 內容。
MDC-102 Android：Material Design 結構和版面配置 (Java)
瞭解如何在 Java 上使用 Android 的 Material 結構和版面配置。
Google Ads 搭配 Google Analytics for Firebase 自訂事件 - Unity
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Unity 環境中使用 GA4F iOS 導入自訂事件，並透過 Google Ads 推出行動廣告活動。
MDC-102 Android：Material Design 結構和版面配置 (Kotlin)
瞭解如何透過 Kotlin 將質感設計用於 Android 結構和版面配置。
如何透過 Embed SDK 嵌入 Looker
您將瞭解如何透過 Looker Embed SDK 嵌入 Looker 資訊主頁
將 Test Lab 整合至 CI/CD 系統
本程式碼研究室將引導您逐步使用 gcloud CLI，透過程式輔助方式，在 Jenkins 等現有 CI/CD 系統中執行大型測試套件。本程式碼研究室與平台無關。
整合 Magento 與 Cloud Spanner
在本程式碼研究室中，您將整合開放原始碼的 Magento eCommerce 平台與 Cloud Spanner。
使用 IPv6 位址從內部部署主機存取 Google API
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定及驗證從地端部署主機存取 Google API 的 IPv6 存取權
MDC-111 網頁：將 Material 元件整合至程式碼集 (網頁)
瞭解如何將個別 Material 元件整合至現有的網頁程式碼集中，而不必從頭開始。
利用適用於 Flutter 的質感動態效果建構精美轉場效果
使用動畫套件中的轉場效果，將 Material 的動態系統加入 Reply 應用程式。
MDC-104 Flutter：Material 進階元件
改善 Flutter 應用程式的設計，並在 Flutter 中實作進階背景背景選單元件。
透過混合型網路連結 Looker Cloud
在這個教學課程中，您將瞭解如何透過混合型網路，設定及驗證 Looker Cloud Core 私人 IP。
在 TPU 上使用 Keras 和新型收斂公司
在本研究室中，您將瞭解如何從頭開始建構、訓練及調整捲積類神經網路。現在只要使用 TPU 的強大功能，就能在幾分鐘內完成這項作業。您也將探索多種做法，包括非常簡單的遷移學習，以及 Squeezenet 等現代卷積架構。本研究室包含有關類神經網路的必要理論解釋，也是開發人員學習深度學習的好起點。本研究室使用 Tensorflow 2。
TPU 速度資料管道：tf.data.Dataset 和 TFRecords
TPU 速度飛快，訓練資料的串流必須跟上訓練速度。在本研究室中，您將瞭解如何使用 tf.data.Dataset API 從 GCS 載入資料來提供 TPU。
MDC-102 Flutter：Material 結構和版面配置
瞭解如何使用 Material Design 建立 Flutter 應用程式結構和版面配置。
Looker 資訊主頁摘要擴充功能程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何針對本機開發作業設定 Looker 資訊主頁摘要擴充功能，並將擴充功能部署至實際工作環境。
使用 Firebase Emulator 套件進行本機開發
瞭解如何使用 Firebase Emulator 套件開發網頁應用程式。
使用 PSC 的 GCP L7 負載平衡器的明確鏈結
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 鏈結 L7 負載平衡器。
MDC-102 Web：Material Design 結構和版面配置 (網頁)
瞭解如何使用 Material You 在網路上設計結構和版面配置。
IP 位址選項 IPv4 和 IPv6
在本程式碼研究室中，您將建立兩個虛擬私有雲，並使用不同類型的 IP 位址存取簡易的基礎架構網站。
您的第一個 Keras 模型，支援遷移學習
在本研究室中，您將瞭解如何建構 Keras 分類器。我們不會嘗試找出最佳的類神經網路層組合來識別花朵，而是先使用稱為遷移學習的技術，將強大的預先訓練模型調整至我們的資料集。本研究室包含有關類神經網路的必要理論解釋，也是開發人員學習深度學習的好起點。
搭配使用 Keras 和 TPU，翻新 convnets、squeezenet 和 Xception 模型
在本研究室中，您將瞭解現代卷積架構，並運用自身的知識來實作簡單但有效的對話式「squeezenet」這種說法。本研究室包含有關卷積類神經網路的必要理論說明，也是開發人員學習深度學習的好起點。
建立無伺服器資料管道：IoT 至數據分析
在本程式碼研究室中，您將獲得實務經驗，熟悉在處理即時資料時，通常用於提升規模和彈性的架構模式。您將建構一個用於測量天氣資料的 IoT 裝置 (Raspberry Pi)，然後使用 Google Cloud Platform 建立資料管道，包括訊息佇列、無伺服器函式、雲端式資料倉儲和分析資訊主頁。
在 Dataproc 叢集上執行 Hadoop 字數工作
本程式碼研究室說明如何在 Cloud Composer 中建立及執行 Apache Airflow 工作流程，以完成下列工作：
運用適用於 Android 的質感設計動態效果建構精美的轉場效果
使用 Android 程式庫和 Kotlin 的 Material 元件的轉換，將 Material 的動態系統加入 Reply 應用程式。
使用光照元素建構精選故事元件
在這個程式碼研究室中，您將使用 LitElement 建構故事網頁元件。
使用 lit-element 建構 Brick 檢視器
在本程式碼研究室中，您將運用 lit-element 元素建構 Brick Viewer 網頁元件。
導航
導覽是任何應用程式網站的重要元素，以 HTML 為開頭。
Firebase 跨裝置程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將使用 Flutter 建構適用於 Android、iOS 和網頁版的簡易音樂播放器。這個播放器會連線至 Firebase RTDB，讓使用者在不同裝置上同步處理播放內容。
運用 Firebase 安全性規則保護 Firestore 資料
瞭解如何使用安全性規則保護 Firestore 資料
詞彙解釋
瞭解常見的無障礙功能詞彙及概念。
使用 Cloud SQL 資料庫和 LangChain 建構 LLM 和 RAG 即時通訊應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建立資料庫、部署資料庫的生成式 AI 擷取服務，以及使用這項服務建立範例即時通訊應用程式。
開始使用 Web Serial API
在本程式碼研究室中，您將建構一個與 BBC micro:bit 遊戲板互動的網頁，以便在 5x5 LED 顯示螢幕上顯示圖片。您將瞭解 Web Serial API，以及如何使用可讀取、可寫入和轉換串流，透過瀏覽器與序列裝置通訊。
Vertex AI Workbench：運用遷移學習和筆記本執行程式建構圖像分類模型
在本研究室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI Workbench 設定及啟動筆記本執行作業。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $2 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML 訓練的模型和自訂模型，都能透過不同的服務存取。這項新產品會與其他新產品一起合併為一個 API。您也可以將現有專案遷移至 Vertex
在 Cloud Dataflow 中執行大數據文字處理管道
您將使用 Cloud Dataflow、使用 Cloud Dataflow SDK 建立 Maven 專案，以及使用 Google Cloud Platform 主控台執行分散式工作管道。
打造無障礙 Android 應用程式
瞭解無障礙原則 (包括顏色對比度、觸控目標大小和內容標籤等)，大幅改善使用者體驗。
建構裝置存取網頁應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解裝置存取功能的運作原理，並建立網路應用程式來處理 Nest Thermostat 的驗證和 Smart Device Management API 呼叫。
程式設計人員的 Kotlin 新手上路課程
透過「程式設計人員的 Kotlin 新手上路」課程中，您將在 IntelliJ IDEA 中建立各種小型程式時，瞭解 Kotlin 的基本概念。 課程教材包括課程程式碼研究室，可搭配建議的家庭作業使用。 如果您按部就班完成每一堂課，就能充分體驗到本課程的價值，但這不是強制要求。視您的知識多寡而定，您或許能略過某些部分。 本課程適用於熟悉物件導向語言 (例如 Java 或 C++) 的程式設計師。如果您熟悉 C#，對於 Kotlin 的某些功能也一定不會陌生。 在第 1 課中，您會瞭解如何使用
使用 Firebase 遠端設定檢測 Unity 遊戲
瞭解如何使用遠端設定檢測 Unity 遊戲
使用 Firebase 遠端設定，為 Unity 遊戲導入 A/B 版本測試
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Unity 遊戲中使用遠端設定 A/B 測試。
使用進階 Crashlytics 功能瞭解 Unity 遊戲和當機次數
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Crashlytics 的進階功能。進一步掌握當機問題和可能導致當機的情況。
建立指令碼自動化
在本程式碼研究室中，您將學習如何編寫指令碼自動化。
建構 Matter 專用的 Android 應用程式
自訂 Matter 專用的 Google Home 範例應用程式，以便分配及管理裝置。
TensorFlow、Keras 和深度學習，不需要博士
在本程式碼研究室中，您將訓練電腦辨識 190 行 Python / Keras 程式碼，其中 99% 的準確率數字。
搭配 Python 使用 Video Intelligence API
本教學課程將說明如何搭配 Python 使用 Video Intelligence API。
Cloud SQL 查詢洞察簡介
Cloud SQL 查詢洞察 可協助您偵測、診斷及預防 Cloud SQL 資料庫的查詢效能問題。它的自助式服務、直覺式監控與診斷資訊，超越了偵測技術，可協助您找出效能問題的根本原因。 在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 執行個體、部署 Node.js 應用程式，以使用 Cloud SQL 執行個體做為後端儲存空間，然後使用查詢洞察功能查看和監控查詢。 記下您使用的專案的專案 ID。稍後在本程式碼研究室中會稱為 PROJECT-ID 。
開始使用 Cloud Functions
開始使用 Cloud Functions，這是 Google 用來建構及連結雲端服務的無伺服器執行環境。透過這個實作研究室，您可以瞭解如何使用 Google Cloud 控制台來建立、部署及測試 Cloud 函式
將 Vision API 與 C# 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Google Cloud Vision API 與 C#。
透過 DLP API 和 Cloud Functions 自動將上傳至 Cloud Storage 的資料分類
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 DLP API 來自動分類上傳至 Cloud Storage 的資料。根據上傳至 Cloud Storage 的資料自動分類
將 Spring Boot Kotlin 應用程式容器化，並部署至 Cloud Run
瞭解如何在不執行 Docker 或 Dockerfile 的情況下，立即建構並發布適用於 Spring Boot Kotlin 應用程式的最佳化 Docker 映像檔，然後在 Cloud Run 執行建構的映像檔。
將 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine 上的 Kubernetes
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 ASP.NET Core 程式碼轉換為在 Google Kubernetes Engine 中 Kubernetes 執行的複製應用程式。
使用 Java 建構 gRPC 服務
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何建構以 Java 為基礎的服務，透過 gRPC 公開 API。然後為 gRPC 服務編寫 Java 指令列用戶端。
使用 Cloud KMS Autokey 輕鬆加密資源
在這個程式碼研究室中，您將設定 Cloud KMS Autokey，並在建立資源時，自動視需要加密資源。
《從 Notebooks to Kubeflow Pipelines with HP Tuning》(透過 HP 調整將筆記本遷移至 Kubeflow 管道：數據資料學旅程)
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在不使用任何 CLI 指令或 SDK 的情況下，在 Kubeflow 管道上透過超參數調整建構及部署複雜的數據資料學管道。
透過 Istio 將 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine (第 1 部分)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Istio 將 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine。
透過 Istio 將 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine (第 2 部分)
在本程式碼研究室中，您將繼續處理第 1 部分的 ASP.NET Core 應用程式，並在當中新增更多 Istio 功能。
遷移 Python 2 App Engine Cloud NDB &；將 Cloud Tasks 應用程式遷移至 Python 3 和 Cloud Datastore (單元 9)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Python 2 App Engine Cloud NDB 和 Cloud Tasks (v1) 應用程式遷移至 Python 3、Cloud Datastore 和 Cloud Tasks (v2)
將使用 Jib 的 Micronaut 應用程式容器化部署至 Google Kubernetes Engine
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Microaut 微服務轉換為在 Google Kubernetes Engine 上執行的複製服務。
Kubeflow 管道 - GitHub 問題摘要
在本程式碼研究室中，您將使用 GKE 設定 Cloud AI 平台管道安裝作業 (託管 KFP)、使用 Kubeflow Pipelines 建構及執行機器學習工作流程，以及在 AI 平台筆記本 (Jupyter) 中定義及執行管道。
使用 C# 建立 gRPC 服務
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構 C# 服務，以便透過 gRPC 公開 API，並建立 C# 用戶端來呼叫 gRPC 服務。
從 App Engine 工作佇列推送工作遷移至 Cloud Tasks (單元 8)
瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &；工作佇列 (推送工作) 應用程式至 Cloud NDB (&A)；Cloud Tasks
使用 MiniKF 和 Kale 從筆記本到 Kubeflow 管道
在本程式碼研究室中，您將學習如何在不使用任何 CLI 指令或 SDK 的情況下，運用 Kubeflow Pipelines 建構及部署複雜的數據資料學管道。
開始使用 Managed Active Directory
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Google Cloud Platform 上部署 Managed Active Directory
強化項目
使用者希望享有良好的體驗。本章節將說明如何利用啟動畫面、應用程式捷徑以及工作階段的運作方式，提升 PWA。
安裝
已安裝的應用程式十分容易存取，還可充分運用 OS 來進行一些深度整合。瞭解如何讓 PWA 能夠安裝，並取得這些優點。
漸進式網頁應用程式
漸進式網頁應用程式 (PWA) 是採用新型 API 建構及強化的網頁應用程式，可提供強化功能、穩定度和可安裝性，而且只需使用一個程式碼集，您就能隨時隨地觸及任何人。
應用程式設計
漸進式網頁應用程式、傳統版協作平台網站與網頁應用程式的主要差異之一，就是可安裝性。進而讓平台和作業系統的獨立體驗更緊密整合。安裝能讓我們自由選擇權力並承擔新的責任，因為我們不再透過瀏覽器' 瀏覽我們的內容。
搭配 Node.js 使用 Text-to-Speech API
在本程式碼研究室中，您將轉錄音訊檔案，以便搭配 Node.js 使用 Text-to-Speech API
使用 Cloud NAT NAT 規則
本研究室的目標是探索 Cloud NAT 的規則功能
Cloud Armor 預先設定的網路應用程式防火牆規則程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud Armor 預先設定的網路應用程式防火牆規則，這些規則可讓您利用簡單的規則集名稱，抵禦前 10 大 OWASP 安全漏洞。
適用於 Google API 的 Private Service Connect
在本程式碼研究室中，您將瞭解適用於 Google API 的 Private Service Connect。具體來說，您將為 Storage API 建立服務端點、建立 Cloud Storage 值區和使用 DNS 進行驗證。
透過 Compute Engine 在 Google Cloud 中託管及擴充網頁應用程式
瞭解如何使用 Compute Engine 在 Google Cloud 中託管網頁應用程式及調度資源。
Cloud Armor 和 TCP/SSL Proxy 負載平衡器 - 頻率限制和 IP 拒絕清單程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將建立含有後端服務的 TCP/SSL Proxy 負載平衡器，並使用 Cloud Armor 將負載平衡器的存取權限制為僅限一組特定的使用者用戶端
開始使用 Cloud Run 工作
在本程式碼研究室中，您將先探索 Node.js 應用程式，以便擷取網頁的螢幕截圖，並儲存至 Cloud Storage。然後，您會建構應用程式的容器映像檔、在 Cloud Run 中做為工作執行，然後更新工作以處理更多網頁，並透過 Cloud Scheduler 按排程執行工作。
搭配 C# 使用 Video Intelligence API
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Video Intelligence API 與 C#
偵測
瞭解使用者與應用程式互動的方式，有助於自訂及改善使用者體驗。舉例來說，您可以查看使用者的裝置是否已安裝您的應用程式，並實作各項功能，例如從瀏覽器將導覽轉移至獨立應用程式。
搭配 Vertex AI 使用生成式 AI 進行影片分析
瞭解如何使用 Google 的生成式 AI 功能，分析 YouTube 對任何公司或產品的影響者觀點。
支援投放功能的 iOS 應用程式
在本程式碼研究室中，您將修改現有的 iOS 影片應用程式，以便在支援 Google Cast 的裝置上投放內容。
使用 Cloud Run 工作建立 AlloyDB 資料庫
瞭解如何使用 Cloud Run 工作建立 AlloyDB 資料庫
站內 LLM 深入分析：BigQuery &、Gemini 的結構化與非結構化資料分析
透過這個程式碼研究室，我們會說明如何直接在 BigQuery 工作負載中整合 LLM 模型、Gemini 1.0 Pro (僅限文字) 和 Gemini 1.0 Pro Vision (多模態)，進而提供低程式碼生成深入分析體驗。
使用 Python 進行 InnerLoop 開發
瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。
確定性生成式 AI，搭配 Java 專用 Gemini 函式呼叫
示範 Java 應用程式中的 Gemini 函式呼叫功能，方法包括透過叫用 Gemini 模型來自動化調度管理函式呼叫的輸入內容、叫用 API，然後在其他 Gemini 呼叫中處理回應，並部署至 REST 端點。
更新應用程式，支援日後的預測返回手勢
在本程式碼研究室中，您將以 UAMP 媒體應用程式為基礎，瞭解如何處理/遷移返回手勢瀏覽功能，以因應 Android 13 即將推出的異動，進而提供更預測返回手勢體驗。
從 Cloud Run 連線至 Private CloudSQL
在本研究室中，您將建立 Cymbal Eats 選單服務，公開符合 REST 樣式的 API 來新增、更新、刪除及列出選單項目。您將建立 Cloud SQL 資料庫做為選單服務的後端資料庫，並在 Cloud Run 中執行。由於 Cloud Run 與 Cloud SQL 資料庫並非位於相同的虛擬私有雲，因此您必須設定無伺服器虛擬私有雲存取連接器，讓 Cloud Run 透過私人 IP 位址與 Cloud SQL 通訊。 在本研究室中，您將瞭解如何執行下列操作：
Cloud Data Loss Prevention 總覽
在這個程式碼研究室中，系統會透過指令列介面向使用者介紹 DLP API。使用者必須下載專案程式碼，並檢查範例目錄中的一些工具及其基礎函式。
Cloud DNS ResourceRecordSet API
在本程式碼研究室中，您將使用 gcloud 建立 Cloud DNS ManagedZone 和相關 ResourceRecordSet，用於管理網域和子網域'；解析度。
Google Compute Engine
在本程式碼研究室中，您將熟悉 Google Compute Engine 的操作方式，啟動 VM、安裝軟體，並透過網路負載平衡器在網際網路上存取這些軟體。
透過 Google Cloud Armor 進行機器人管理 +；reCAPTCHA
在本程式碼研究室中，您將建立負載平衡器和相關後端服務。接著，您會建立 Cloud Armor 機器人管理規則，並瞭解該規則如何保護後端。
搭配 Python 使用 BigQuery
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配 Python 使用 BigQuery
使用 Python 管理 Document AI 處理器
在這個教學課程中，您會瞭解如何使用 Python 管理 Document AI 處理器。
使用 Workflows 同時執行 BigQuery 工作
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何同時對 Wikipedia 資料集執行 BigQuery 工作，以及 Workflows 的平行疊代功能。
使用 Cloud Tasks 緩衝 HTTP 要求
在本程式碼研究室中，您要先瞭解如何建立及使用一般 Cloud Tasks 佇列來處理 HTTP 目標工作。接著，您將會瞭解如何使用佇列層級 HTTP URI 覆寫功能和新的 BufferTask API，透過 Cloud Tasks 更輕鬆地緩衝 HTTP 要求。
Cloud Armor 的頻率限制
在本程式碼研究室中，您將建立負載平衡器和相關後端服務。接著，您會建立 Cloud Armor 頻率限制政策，並瞭解此政策如何保護後端。
透過 Cloud Dataproc 佈建及使用代管的 Hadoop/Spark 叢集 (指令列)
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataproc 啟動代管 Spark/Hadoop 叢集、提交 Spark 範例工作，以及使用指令列關閉叢集。
使用 Gemini CodeLab 排解問題
這個程式碼研究室展示瞭如何使用 Google Cloud 專用 Gemini，加快疑難排解及問題補救速度。您將熟悉 Gemini 的摘要、說明錯誤及找出解決方案，
網頁功能程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將使用幾種全新或只有在旗標才能使用的網頁 API。
使用 Identity-Aware Proxy 驗證使用者身分
在本程式碼研究室中，您將建立網頁應用程式，僅開放指定使用者群組存取，並在程式中使用已驗證使用者的身分
設定及瀏覽您的第一個 Google 專案
瞭解如何建立 Google Cloud 專案、設定及使用 Google Cloud 控制台，以及存取 Cloud 控制台中最常用的部分服務。
使用流體數值執行 WRF 天氣預報模型'；Slurm-GCP
本程式碼研究室將引導您使用 SchedMD 提供的 Slurm-GCP 解決方案，在 Google Cloud Platform 上執行 WRF®
使用 Kotlin 在 Android 中接收位置資訊更新
瞭解如何接收 Android 裝置的位置資訊 (包括 Android 11)。
使用 WebRTC 進行即時通訊
瞭解如何在兩個瀏覽器之間串流媒體和資料。熟悉 WebRTC 的核心 API 和技術。使用 getUserMedia、CSS 和 Canvas 元素擷取及操控圖片。使用資料管道設定對等互連連線，並在瀏覽器之間直接交換資料。最後，使用 Node.js 設定信號伺服器。
以 HEY 進行 Vertex AI 線上預測基準測試
在這個教學課程中，您將瞭解如何使用 HEY 和預測雲端監控指標執行基準測試。
運用 web-vitals.js、Google Analytics 和 BigQuery 評估成效
使用 web-vitals.js 和 Google Analytics 即時評估 Core Web Vitals，然後使用 BigQuery 分析結果。
Vertex AI 使用 PSC，以私密方式存取線上預測端點
在這個教學課程中，您會瞭解如何使用 Private Service Connect 來設定及驗證線上預測的存取權
從 Google Cloud 專案呼叫 API
瞭解如何建立 Google Cloud 專案，然後在該專案中呼叫 API。
clasp - Apps Script CLI
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 clasp (Apps Script CLI) 透過指令列提取、推送及部署 Apps Script 專案。
Cloud Armor NamedIP 清單
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Google Cloud Armor 已命名的 IP 位址清單。具體來說，您會在安全性政策中設定已命名的 IP 位址清單，並驗證連線能力。
在 Compute Engine 中計算 Pi
在本程式碼研究室中，您將建立新的 Compute Engine 執行個體、編譯並執行程式，藉此計算圓周率至數千萬位數。
使用 Cloud Build 持續部署至 Google Kubernetes Engine (GKE)
瞭解如何使用 Cloud Build 持續將容器化工作負載部署至 GKE。
運用 Gemini Code Assist 大幅簡化開發工作流程
在這個程式碼研究室中，您將瞭解 Gemini Code Assist 如何協助您在軟體開發生命週期 (SDLC) 的主要階段 (例如設計、建構與測試、測試與部署) 中提供協助。我們會設計並開發整個應用程式，然後部署至 Google Cloud。
開始使用 App Engine (Python 3)
本教學課程將說明如何在 Google App Engine 中使用 Python 建構簡單的網頁應用程式。
在 BigQuery 中查詢 Wikipedia 資料集
在本程式碼研究室中，您將瞭解 BigQuery 的基本概念，以及如何使用 BigQuery 查詢 TB 規模的資料，例如 Wikipedia 資料集。
將 Spring Boot 應用程式部署至 App Engine 標準環境
瞭解如何建立簡易的 Spring Boot 應用程式，並部署至 App Engine 標準環境。
將 BigQuery 與 Node.js 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配 Node.js 用戶端程式庫使用 BigQuery
在 Compute Engine 中將 ASP.NET 應用程式部署至 Windows Server
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將簡單的 ASP.NET 應用程式部署至 Google Compute Engine 上的 Windows Server
將 BigQuery 與 C# 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配使用 BigQuery 與 C#
為 Dialogflow 應用程式建構前端 Django 用戶端
瞭解如何建立前端 Ruby 用戶端，為 Dialogflow 應用程式建立對話體驗。
透過 Python 使用 Cloud Workstations 進行內部迴圈開發
瞭解專為在容器化環境中透過 Cloud Workstations 開發 Python 應用程式的軟體工程師設計的功能與功能。
將 Dialogflow 與 Google Chat 整合
在本程式碼研究室中，您將強化採用 Dialogflow 和 Google 日曆支援的 Appointment Scheduler Chat 應用程式，以便在 Google Chat 中執行。您將建構及部署自訂 Google Chat 訊息。
透過 Google Cloud Shell 建構及啟動 ASP.NET Core 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Google Cloud Shell 建構及啟動 ASP.NET Core 應用程式，完全不必離開瀏覽器。
Cloud BigTable 簡介
在這個程式碼研究室中，您將會瞭解如何以 Java HBase 用戶端接觸 Cloud Bigtable。您需要載入資料，然後執行查詢，並在地圖上繪製資料。
將 ASP.NET Core 應用程式部署至 App Engine
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將簡單的 ASP.NET Core 應用程式部署至 Google App Engine
開發環境
瞭解專為在容器化環境中透過 Cloud Workstations 開發 Python 應用程式的軟體工程師設計的功能與功能。
使用 NodeJS 進行內部迴圈
瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。
VPC Service Controls - BigQuery 保護程式碼研究室 I
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 VPC Service Controls 保護 BigQuery API。程式碼研究室一開始沒有任何受服務範圍保護的 API 服務，也就是允許在公開資料集執行查詢，並將結果儲存在專案資料表中。查詢會在一項專案中執行，而資料表 (儲存結果的位置) 會在另一項專案中建立，並模擬設定；資料可以儲存於一個專案，但需要使用其他專案存取。 接下來，我們將推出用來保護資料專案的服務範圍。您將瞭解如何運用輸入規則和輸出規則修正觀察到的違規事項，再新增存取層級，使用內部 IP
從 Cloud Run 連線至全代管資料庫
整合無伺服器資料庫與在 Cloud Run 中運作的應用程式，並將服務設定為使用 Cloud Spanner 關聯資料庫和 Cloud Firestore
透過 Artifact Registry 管理依附元件
瞭解如何透過 Architect Registry 管理依附元件。
在 Cloud AI 平台上建構、訓練及部署 XGBoost 模型
在這個研究室中，您將逐步瞭解 GCP 上完整的機器學習工作流程：從 BigQuery 擷取資料、在 Cloud AI 平台 Notebooks 執行個體中建構 XGBoost 模型，然後將模型部署至 AI 平台。
從在 GKE Autopilot 上執行的應用程式連線至 Private AlloyDB 執行個體
瞭解如何將在 GKE Autopilot 上執行的應用程式連結至 AlloyDB 資料庫的私人執行個體
開始使用 Web Serial API
在本程式碼研究室中，您將建構一個與 BBC micro:bit 遊戲板互動的網頁，以便在 5x5 LED 顯示螢幕上顯示圖片。您將瞭解 Web Serial API，以及如何使用可讀取、可寫入和轉換串流，透過瀏覽器與序列裝置通訊。
使用 Node.js 和 Cloud Run 建構 Google Workspace 外掛程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Node.js 和 Cloud Run 建構 Google Workspace 外掛程式。
VPC Service Controls 基本教學課程 I
在本研究室中，我們會建立 VPC Service Controls 範圍，並用來保護專案。接著，我們會撤銷因 VPC Service Controls 輸入事件而違反該政策，並逐步完成拒絕拒絕程序的程序。完成這個研究室之後，您會更加瞭解如何運用 VPC Service Controls 保護資源。
Vertex AI：搭配 Sklearn 使用自訂預測處理常式，預先處理及後續處理資料以執行預測
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Vertex AI 中使用自訂預測處理常式，編寫自訂預先處理和後續處理邏輯
VPC Service Controls 基本教學課程 II - 解決輸出違規問題
在本研究室中，我們會建立 VPC Service Controls 範圍，並用來保護專案。接著，我們會叫用 VPC Service Controls 的輸出違規事項，並建立輸出規則，逐步解決拒絕這個情形的程序。完成這個研究室之後，您會更加瞭解如何運用 VPC Service Controls 保護資源。
使用 What-if 工具分析部署在 Cloud AI 平台上的金融機器學習模型
在這個研究室中，您將瞭解如何在金融資料集中訓練 XGBoost 模型、將模型部署至 Cloud AI 平台，並使用 What-if Tool 加以分析。
在網頁應用程式中加入即時導覽和流暢頁面轉場效果
瞭解如何使用 Google Chrome 的最新 API，在網頁應用程式中加入即時導覽和流暢的頁面轉場功能。
使用偏好設定媒體查詢，建構使用者可調整的介面
瞭解如何建立自我調適網頁表單，讓每位使用者都會收到可反映特定時間偏好設定的專屬介面。
透過 IAM 授予專案存取權
本程式碼研究室將說明如何使用 Google Cloud 控制台，將 Identity and Access Management (IAM) 角色授予專案主體。
個別執行個體的加權網路負載平衡
在本程式碼研究室中，您將學習如何設定網路負載平衡器，以便根據 HTTP 健康狀態檢查使用加權負載平衡回報的權重，將流量分配到各個負載平衡器的後端執行個體。
Vertex AI 建立安全的使用者自行管理筆記本
在這個教學課程中，您會瞭解如何設定安全的使用者自行管理筆記本
即時裝置端應用程式內購最佳化程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何部署 TFLite 模型，為每位使用者提供個人化應用程式，並最佳化應用程式內購
使用 TensorFlow Lite 和 Firebase，將裝置端文字分類功能新增至應用程式 - iOS 程式碼研究室
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 實作文字分類，
透過 TensorFlow Lite 和 Firebase 將建議新增至應用程式 - iOS 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Tensorflow 和 Firebase 為應用程式建立內容推薦引擎
透過 TensorFlow Lite 和 Firebase 將建議新增至應用程式 - Android 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Tensorflow 和 Firebase 為應用程式建立內容推薦引擎。
透過 TensorFlow Lite 和 Firebase，將裝置端文字分類功能新增至應用程式 - Android 程式碼研究室
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Firebase 和 TensorFlow Lite 實作文字分類，
在 Google Cloud Platform 安裝 ABAP Platform Trial 2022 並安裝 ABAP SDK
在本程式碼研究室中，您將安裝 ABAP 平台試用 202
使用 AlloyDB 和 Vertex AI Agent Builder 建構 Patent Search Assistant - 第 2 部分
在本程式碼研究室中，您將建構一個知識導向的聊天應用程式，用來回答與專利搜尋相關的問題，並以專利資料集真值為基礎，提供符合情境的相關結果。
使用在 Compute Engine VM 上託管的 SAP 適用的權杖設定 ABAP SDK 驗證，並執行 Address Verification API
在本程式碼研究室中，您會使用託管於 Compute Engine VM 的 SAP 權杖設定 ABAP SDK 驗證，並執行 Address Verification API
Thread 邊界路由器 - Thread 1.2 多點傳送
Thread 1.2 引入了 Thread 網路的多點傳送功能，可讓 Thread 網路與基礎架構 (Wi-Fi/乙太網路) 網路區隔之間的多點傳播通訊。本程式碼研究室將引導您完成 Thread 1.2 多點傳送功能的設定程序和播放程序。
使用 OpenThread API 進行開發
在這個程式碼研究室中，您將使用 OpenThread API 來啟動 Thread 網路、監控裝置角色的變更並做出回應，並在實際硬體上傳送 UDP 訊息。
Thread 邊界路由器 - 雙向 IPv6 連線和 DNS 型服務探索
在本程式碼研究室中，您將使用 OTBR 做為標準 Thread 邊界路由器，並找到透過連上相同 Wi-Fi 網路的手機所連線的 Thread 結束裝置。
使用 Simply Studio v5 建構 Silicon Labs EFR32 主機板和 OpenThread 網路
在本程式碼研究室中，您將在實際硬體上編寫 OpenThread，建立及管理 Thread 網路，並在節點之間傳遞訊息。
使用 OpenThread 模擬 Thread 網路
在本程式碼研究室中，您將使用 Linux 或 Mac OS 電腦上的 OpenThread 在虛擬裝置上模擬 Thread 網路。
使用 OTNS 模擬 Thread 網路
在本程式碼研究室中，您將使用 OTNS CLI 和網路視覺化功能，在模擬的 Thread 網路中新增/移動/刪除節點，並觀察網路如何配合拓撲的變化進行調整。
使用 B91 開發委員會和 OpenThread 建構 Thread 網路
在這個程式碼研究室中，您將在實際的硬體上編寫 OpenThread、建立及管理 Thread 網路，以及在節點之間傳遞訊息。
以視覺化方式測試 Thread 網路
在本程式碼研究室中，您將使用網頁介面，以視覺化方式執行 OpenThread 功能測試。
Thread 邊界路由器 - 透過 NAT64 提供網際網路存取權
在本程式碼研究室中，您要建構支援 NAT64 的 OpenThread 邊框路由器，並使用網路中的裝置從網際網路存取僅 IPv4 資源。
使用 nRF52840 主機板和 OpenThread 建構 Thread 網路
在本程式碼研究室中，您將在實際硬體上編寫 OpenThread，建立及管理 Thread 網路，並在節點之間傳遞訊息。
使用 Docker 中的 OpenThread 模擬 Thread 網路
在這個程式碼研究室中，您將使用 Docker 中的 OpenThread 來模擬虛擬裝置上的 Thread 網路。
運用 ESP32H2 和 ESP Thread 邊界路由器板打造 Thread 網路
在本程式碼研究室中，您將在實際硬體上編寫 OpenThread，建立及管理 Thread 網路，並在節點之間傳遞訊息。
適用於 Google API 的 Private Service Connect
在本程式碼研究室中，您將瞭解適用於 Google API 的 Private Service Connect。具體來說，您將為 Storage API 建立服務端點、建立 Cloud Storage 值區和使用 DNS 進行驗證。
AdMob+Firebase 101 Unity：設定與Analytics 基本概念
在本程式碼研究室中，您將學習如何透過 Google Analytics for Firebase 使用應用程式事件來分析使用者行為。
使用 Measurement Protocol 將網站事件傳送至 GA4
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用(WEB) Measurement Protocol 將外部事件傳送至 GA4。
輕鬆運用電腦視覺：Spring Boot 和 Java 的 Vision AI
我們會使用 Spring Boot 和 Java 建立電腦視覺應用程式，讓您在專案中充分發揮圖片辨識與分析的潛能。
使用 Actions SDK (第 1 級) 建構適用於 Google 助理的動作
瞭解使用 Google 助理開發應用程式的基本概念。
使用 Actions SDK 為 Google 助理建構動作 (第 2 級)
瞭解使用 Google 助理開發應用程式的基本概念。
在 Flutter 應用程式中加入 AdMob 廣告
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Flutter 應用程式中加入橫幅廣告、插頁式廣告和獎勵廣告。
在 Flutter 應用程式中加入 AdMob 橫幅廣告和原生內嵌廣告
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在較複雜的應用程式中加入 AdMob 內嵌廣告 (橫幅和原生廣告)。
使用 Cloud Shell & 進行開發Cloud Code
瞭解 Cloud Shell 和 Cloud Shell 編輯器的功能與特色。
Accelerated Mobile Pages 基礎
本程式碼研究室將介紹 Accelerated Mobile Pages 的主要概念，以及這些模組與傳統 HTML 文件之間的差異。要達成這個目標，我們必須建立並驗證 AMP 文件。
Accelerated Mobile Pages 進階概念
本程式碼研究室將介紹 Accelerated Mobile Pages 的主要概念，以及這些模組與傳統 HTML 文件之間的差異。要達成這個目標，我們必須建立並驗證 AMP 文件。
AdMob+Firebase 102 Android：不更新應用程式即可調整應用程式行為
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Firebase 遠端設定，在不更新的情況下變更應用程式行為。以及如何執行 A/B 測試找出最佳值。
透過適用於 Google 助理的動作吸引使用者
瞭解如何運用這些功能持續吸引使用者採取行動。
使用外部 HTTP(s) 混合型負載平衡器連上網路端點群組
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用外部 HTTP(s) 混合型負載平衡器，連線至網路端點群組 (NEG)。
AdMob+Firebase 102 Unity：不更新應用程式即可調整應用程式行為
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Firebase 遠端設定，在不更新的情況下變更應用程式行為。以及如何執行 A/B 測試找出最佳值。
Cloud IDS
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud IDS。具體來說，您將建立 Cloud IDS 端點、產生威脅流量，然後分析結果。
在 Unity 應用程式中加入 AdMob 應用程式開啟頁面廣告
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Unity 應用程式中加入 AdMob 應用程式開啟頁面廣告。
使用 Private Service Connect 發布及使用服務
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 發布及使用服務。
AdMob+Firebase 入門 Android：設定與Analytics 基本概念
在本程式碼研究室中，您將學習如何透過 Google Analytics for Firebase 使用應用程式事件來分析使用者行為。
透過 Private Service Connect 透過 GKE 發布及使用服務
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Private Service Connect 在 GKE 環境中發布及使用服務
將 Spring Boot 應用程式連結至 Cloud SQL
瞭解如何將 Spring Boot 應用程式連結至 Cloud SQL。
每天一拍：研究室 3—使用最新的相片製作美術拼貼
在這個程式碼研究室中，您將建立 Cloud Scheduler 定期觸發的 Cloud Run 服務，將最近拍攝的相片製作美術拼貼。
開始使用 Cloud Shell &gcloud
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過網路連線至託管於 Google Cloud Platform 的運算資源。
透過 Eventarc 將 Datadog 監控快訊轉送至 Google Cloud (第 1 部分)
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Eventarc 將 Datadog 監控快訊轉送至 Google Cloud。
Cloud Spanner：使用 Java 建立遊戲排行榜
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用含有修訂時間戳記欄的 Cloud Spanner 資料庫資料表，建立遊戲排行榜。
每日一指令：研究室 1—儲存與分析圖片 (原生 Java)
在本程式碼研究室中，您將使用 Google 對原生 Java 用戶端程式庫的支援，建立 Java 服務並部署至 Cloud Run。該服務會透過 Vision API 執行圖片分析，藉此回應 Cloud Storage 事件，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。
透過 Eventarc 事件觸發 Cloud Run
在這個程式碼研究室中，您將瞭解 Eventarc 的主要功能。
使用 Cloud Run 透過 3 個簡單步驟將開發人員部署至實際工作環境
在本程式碼研究室中，您將建構簡單的網頁應用程式，在私人開發人員環境中執行，然後使用 Docker 在容器中執行這個應用程式，最後在 Cloud 中部署相同的應用程式。
每日一指令：運用 Google 原生 Java 用戶端程式庫儲存及分析圖片
在本程式碼研究室中，您將使用 Google 對原生 Java 用戶端程式庫的支援，建立 Java 服務並部署至 Cloud Run。該服務會透過 Vision API 執行圖片分析，藉此回應 Cloud Storage 事件，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。
使用 Cloud Datastore 的 Spring Boot 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Spring Cloud GCP 從 Datastore 寫入及讀取物件
每天多拍：研究室 1 - 儲存與分析圖片 (Java)
在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud 函式 (Java) 以回應 Cloud Storage 事件，透過 Vision API 執行圖片分析，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。
透過 Python 開始使用 Cloud Run
在這個教學課程中，您將以無伺服器的方式部署及執行無狀態容器 (可以省去基礎架構相關工作)，學習如何開始使用 Cloud Run。Cloud Run 提供全代管選項，也能在 GKE 叢集上運作。
每天一度：研究室 5 - 刪除圖片後清除所用資源
在這個程式碼研究室中，您將建立新的 Cloud Run 服務。當映像檔在 Cloud Storage 中刪除時，Eventarc 會觸發這個服務。接著，服務會刪除 Cloud Storage 中的圖片縮圖和 Firestore 集合中的中繼資料。
透過 Cloud Shell 建構及啟動 Spring Boot Java 應用程式
瞭解如何透過 Cloud Shell 建立及啟動 Spring Boot Java 應用程式，而不必離開瀏覽器。
連結 Cloud Spanner 與 GKE Autopilot
在本程式碼研究室中，您會將在 GKE Autopilot 上執行的範例服務連結至 Cloud Spanner。
使用 Spring Integration 和 Google Cloud Pub/Sub 傳送訊息
在這個程式碼研究室中，您將在背景使用 Google Cloud Pub/Sub，建構兩個 Spring Boot 應用程式，透過 Spring Integration 交換訊息。
每天一度：研究室 1 - 儲存及分析相片
在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud 函式，以使用 Vision API 執行圖片分析，藉此回應 Cloud Storage 事件，並將分析結果儲存在 Firestore 集合中。
日常工作：研究室 6：運用 Workflows 自動化調度管理
在本程式碼研究室中，您將透過 Workflows 建立「每日 Pic-a-day」的自動化調度管理版本
透過 Eventarc 將 Datadog 監控快訊轉送至 Google Cloud (第 2 部分)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Eventarc 和 Workflows 回應 Datadog 監控快訊
使用 Google Cloud Platform 建構 Kotlin Spring 應用程式
在本程式碼研究室中，您將使用 Kotlin 建構 Spring 應用程式，並與多項 Google Cloud Platform 技術整合，例如 Cloud Pub/Sub 和 Cloud SQL。
搭配 C# 使用 Speech-to-Text API
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Speech-to-Text API 與 C#
Cloud Spanner：您的第一個資料庫
在本程式碼研究室中，您將建立 Google Cloud Spanner 執行個體和空白資料庫，並瞭解如何載入範例資料及查詢。
透過 C# 開始使用 Cloud Run
在本程式碼研究室中，您將以無伺服器的方式部署及執行無狀態容器 (可以省去基礎架構相關工作)，學習如何開始使用 Cloud Run。Cloud Run 提供全代管選項，也能在 GKE 叢集上運作。
Cloud Spanner 遊戲交易貼文
在本程式碼研究室中，您將實作商品服務和交易後服務，以便與 Cloud Spanner 搭配使用。
Cloud Spanner：使用 C# 建立遊戲排行榜
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用含有修訂時間戳記欄的 Cloud Spanner 資料庫資料表，建立遊戲排行榜。
搭配 Python 使用 Speech-to-Text API
在這個教學課程中，您會瞭解如何搭配 Python 使用 Speech-to-Text API。
在 Cloud Run 中使用 Node.js 建構 Slack 機器人
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Google Cloud 中建構及執行 Slack 機器人。這項服務使用全代管運算平台 Cloud Run，可自動調整無狀態容器的資源配置。
搭配使用 Cloud Spanner 和 Hibernate ORM
在本程式碼研究室中，您將建構基本的 Java 應用程式，使用 Hibernate 來在 Cloud Spanner 中保留資料。
多拍一天：研究室 2：製作圖片縮圖
在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud Run 服務，以便建立圖片縮圖來回應透過 Pub/Sub 主題傳遞的 Cloud Storage 事件。
搭配 Node.js 使用 Speech-to-Text API
在本程式碼研究室中，您將轉錄音訊檔案，以便搭配 Node.js 使用 Speech-to-Text API
每一天：研究室 4：建立網路前端
在本程式碼研究室中，您會在 Google App Engine 中建立網路前端，讓使用者上傳圖片、瀏覽上傳的圖片、縮圖和最新美術拼貼。
如何將 Cloud Run 中的 Go 應用程式連線至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫
您可以使用 Cloud SQL Go 連接器 ，安全地將 Go 應用程式連線至 Cloud SQL 資料庫。 Cloud Run 是全代管的無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。這個程式碼研究室將示範如何使用 IAM 驗證功能，將 Cloud Run 上的 Go 應用程式安全地連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫，以及使用 IAM 驗證功能。 在本研究室中，您將瞭解如何執行下列操作： 如要啟用 Cloud
Cloud Spanner：使用 Go 建立遊戲排行榜
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用含有修訂時間戳記欄的 Cloud Spanner 資料庫資料表，建立遊戲排行榜。
Cloud Run 上的 Django CMS
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用無伺服器元件部署 Django CMS：網路引擎適用的 Cloud Run、資料庫適用的 Cloud SQL，以及媒體資產適用的 Cloud Build。
使用 Cloud Spanner 的 Spring Boot 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Spring Cloud GCP 寫入及讀取 Cloud Spanner 資料庫中的資料。
Cloud Spanner 搭配 Terraform
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Terraform 建立及管理 Google Cloud Spanner 資源。
使用 Cloud Profiler 分析實際工作環境的效能
在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud Profiler 這項工具，讓您以較低的負擔持續收集及分析實際工作環境環境中的效能資料。
在 Node.js 上使用 Cloud Run 部署及執行容器
瞭解如何在 Node.js 中使用 Cloud Run 部署及執行容器。
Cloud Spanner 開始使用遊戲開發
在本程式碼研究室中，您將實作玩家個人資料服務和遊戲配對服務，以便與 Cloud Spanner 搭配使用。
使用 Spring Boot 從 Secret Manager 擷取憑證/密鑰
在本程式碼研究室中，您將建構簡單的 Spring Boot 微服務，並擷取儲存在 Secret Manager 的密鑰 / 設定值。
透過 Spring Cloud Sleuth 和 Cloud Trace 進行分散式追蹤
在本程式碼研究室中，您將建構簡單的 Spring Boot 微服務，並透過 Spring Cloud GCP Trace 啟動條件新增分散式追蹤功能，將資料儲存在 Cloud Trace 中。
使用 Memorystore 快取 Spring Boot 應用程式的資料
瞭解如何使用 Memorystore 從 Spring Boot 應用程式快取資料。
將 Spring Boot Java 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine 中的 Kubernetes
瞭解如何將 Spring Boot Java 應用程式部署至 GKE 上的 Kubernetes。
連線至 Cloud SQL：Compute Engine、私人 IP 和 Cloud SQL Proxy
在這個程式碼研究室中，您將使用 Cloud SQL Proxy，在 Google 私人內部網路中，設定 Compute Engine 執行個體和 Cloud SQL 之間的連線。
連線至 Cloud SQL：公開 IP 和已授權網路
在本程式碼研究室中，您將設定簡單的連線，連至 Cloud SQL 執行個體，此執行個體可從任何地方存取。
開始使用 Cloud Run 函式 (HTTP)
瞭解如何開始使用 Cloud Run 函式
在 Flutter 應用程式中加入主畫面小工具
在本程式碼研究室中，您將為 iOS 或 Android Flutter 應用程式建立主畫面小工具。我們會從基本的 Flutter 新聞應用程式開始說明。然後，您將使用原生架構為小工具本身建立 UI。最後，您將學到如何分享資源，以及建立小工具與主應用程式之間的通訊。
使用 Dockerfile 開發容器
Docker 開放式平台可開發、推送及執行應用程式。有了 Docker，您可以將應用程式從基礎架構中獨立出來，並將基礎架構做為代管應用程式處理。這個平台可加快推送程式碼、測試及部署作業，縮短從編寫到執行程式碼的週期。 為了實現這個目的，Docker 結合核心容器化功能，以及可協助您管理及部署應用程式的工作流程與工具。 Docker 容器可直接在 Kubernetes 中使用，能輕鬆在 Kubernetes Engine 內執行。學習 Docker 的基礎知識後，您就能開始開發
Dataproc Serverless
在這個程式碼研究室中，您將全面瞭解 Dataproc Serverless 的所有資訊，包括如何開始使用及存取豐富的功能集。
程式碼研究室：使用 Gemini 以 JavaScript 建構 Chrome 擴充功能
在這個程式碼研究室中，我們會使用 Gemini 建立 Chrome 擴充功能。我們會不斷加入疊代功能，以便為 Google Meet 頁面新增功能。
如何透過 Vertex AI 產生圖片並上傳至 Google Ads
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 產生圖像，並將圖像傳送至 Google Ads
在 Google Compute Engine 中使用 Dataproc
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Google Compute Engine (GCE) 中使用 Dataproc。
使用 Google Dataproc 建立 Spark 機器學習模型
在本程式碼研究室中，您會將 Spark 機器學習工作提交至 Google 的 Dataproc 服務。
透過 OHS 和 Google Cloud 管理 Android 應用程式中的 FHIR 資料
運用 Android-FHIR SDK、OHS 和 Google Cloud Healthcare API，建構安全、可擴充且符合規範的資料導向醫療照護行動應用程式
設定 Eventarc 以觸發與 GKE Autopilot 和 Pub/Sub 整合的 Workflows
瞭解如何設定 Eventarc，觸發與 GKE Autopilot 和 Pub/Sub 整合的 Workflows，以便執行客戶獎勵業務流程。
使用二進位檔驗證控管部署作業
二進位授權是部署作業期間的安全性控管機制，可確保只有受信任的容器映像檔能部署至 Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Cloud Run。使用二進位授權之後，您可以要求受信任的單位在開發過程中簽署映像檔，然後在部署時強制執行簽名驗證程序。透過強制執行驗證程序，您可以確保僅將已通過驗證的映像檔整合至建構與發布的流程中，藉此更嚴謹地控管容器環境。 下圖顯示二進位授權/Cloud Build 設定中的元件： **圖 1.**建立二進位授權認證的 Cloud Build
具備進階流量管理 (Envoy) 的外部 HTTPS 負載平衡器
在本程式碼研究室中，您將瞭解新的外部 HTTP 負載平衡器提供的進階流量功能。
使用 Google Analytics for Firebase 追蹤 WebView 中的事件
在本程式碼研究室中，您將如何使用 GA4F 將 WebView 中網頁上的事件轉送至原生程式碼，以便追蹤網頁上的事件。
使用 Eventarc 觸發 Workflows
瞭解如何設定 Eventarc，以觸發與 Cloud Run 和 Pub/Sub 整合的 Workflows，以便執行客戶獎勵業務流程。
建構網站：使用 Gemini 模型將想像力轉化為網站！
在本程式碼研究室中，您將使用 Gemini 1.0 Pro Vision 和 Gemini 1.5 Pro 等多種產品，透過生成式 AI 模型，在短短幾分鐘內建構 Cloud Run 應用程式，將繪圖轉換為網站程式碼。
FraudFinder：透過 Vertex AI 和 BigQuery 將原始資料轉換成 AI。
在本研究室中，您將瞭解如何在 Google Cloud 建立端對端資料至 AI 系統，以便即時偵測詐欺行為。目標是瞭解如何從原始資料，在 Google Cloud 中建構可用於實際工作環境的機器學習管道。本研究室使用以下 Google Cloud 產品： 建構端對端機器學習管道並不容易。在本研究室中，您將瞭解如何使用 BigQuery 和 Vertex AI 等 Google Cloud 服務，建構及擴充端對端機器學習管道。並逐步說明如何將原始資料轉為實際運用 AI
使用 Dialogflow Essentials 建構 Android 專用 Voice 機器人飄逸袖
可直接使用的 Dialogflow 整合了許多功能，包括網頁、Google 助理、社群媒體和電話閘道。不過，如果你想在行動裝置上使用聊天機器人，就必須建立自訂整合項目。本研究室將說明如何將 Dialogflow Essentials 整合至 Flutter 應用程式。
建立使用補充容器的 Cloud Run 服務
瞭解如何建立 Cloud Run 服務，以便使用 localhost 通訊埠和磁碟區掛接項目與補充資訊通訊。
使用 Document AI 剖析表單 (Python)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Document AI 表單剖析器，以 Python 剖析手寫表單。 我們將以簡單的醫療登記表單為例，但此程序將適用於 DocAI 支援的任何一般形式。 本程式碼研究室是以其他 Document AI 程式碼研究室呈現的內容為基礎。 建議您先完成下列程式碼研究室，再繼續操作。 本程式碼研究室假設您已完成 Document AI OCR 程式碼研究室 中列出的 Document AI 設定步驟。 請先完成下列步驟再繼續： 您還需要安裝 Pandas ，這是
實作活動：女用 Voice 研討會
讓我們和 Google 助理對話，協助你擷取 Women in Voice 聚會群組的活動和文獻資訊。
Document AI Workbench - 自訂文件擷取器
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Document AI Workbench 使用自己的訓練資料建立完全自訂的模型。
實作內容：使用 Dialogflow 和 Actions on Google 為 Google 助理建立電視導覽動作
讓我們在你與 Google 助理之間建立對話，協助你擷取電視節目表資訊。
Document AI Workbench - 進階訓練
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 Document AI Uptraining 功能，以自己的訓練資料提升模型品質。
深入探索 Dart's 的規律和記錄
使用 Dart 3 的模式、記錄和其他新功能，在 Flutter 中重新建構 UI 設計樣式。
具備 Document AI 的專業處理器 (Python)
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Procurement DocAI 和 Lending DocAI 來分類和剖析專門文件。
開發 Android 適用的無障礙服務
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為 Android 使用者建構無障礙服務。
具備 Document AI 的光學字元辨識 (OCR) 功能 (Python)
在本程式碼研究室中，您將使用 Document AI 和 Python 對 PDF 文件執行光學字元辨識 (OCR)。您將瞭解如何提出「線上 (同步)」和「批次」(非同步) 處理要求。
實作課程：使用 Google Workspace 和 Dialogflow 製作 Google Chat 電視節目表
瞭解如何使用動態卡片回應功能，為 Google Chat 建構自訂 Dialogflow 聊天機器人。
從 Apache Kafka 遷移至 Pub/Sub
在本程式碼研究室中，您將使用分階段遷移方法，將應用程式從 Apache Kafka 遷移至 Google Cloud PubSub。
使用 Cloud Functions 連線至 Cloud SQL
在本程式碼研究室中，您將編寫 Cloud 函式，連線至現有的 Cloud SQL 資料庫，並傳送 SQL 插入陳述式。
使用 Dialogflow CX 產生器和資料儲存庫做出明智的決策
在這個容易熟悉的程式碼研究室中，您將熟悉產生器功能。在本程式碼研究室中，產生器會使用 Google 最新的生成式大型語言模型 (LLM) 生成服務專員回覆。在本程式碼研究室中，您將使用擷取資料儲存庫資訊的產生器，做出明智決策。
Document AI：人機迴圈
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Document AI Human in the Loop 完成專人審查工作，並由專門處理器進行人工審查。
使用 Google Cloud Dataflow 執行第一個 SQL 陳述式
本頁面說明如何使用 Dataflow SQL 及建立 Dataflow SQL 工作。
運用生成式備用功能提高意圖涵蓋率並妥善處理錯誤
在這個適合新手的程式碼研究室中，您將熟悉生成式備用功能，使用 Google 最新的生成式大型語言模型 (LLM) 生成虛擬服務專員回應。
將 Notebooks 與 Google Cloud Dataflow 搭配使用
使用互動式 Beam 設定及執行筆記本
透過 Document AI 聰明處理手寫表單 (Node.js)
在本程式碼研究室中，我要專注於透過 Node.js 使用 Document AI API 建立教學課程
TensorFlow.js - 透過 CNN 使用手寫數字辨識功能
在本程式碼研究室中，您將訓練模型辨識手寫數字。在機器學習術語中，這稱為分類工作，因為模型能預測指定輸入內容的類別。
TensorFlow.js - 從 2D 資料進行預測
在本程式碼研究室中，您將訓練模型，根據數值資料進行預測。有鑑於車輛的「馬力」，模型會嘗試預測該車的「每加侖英里數」。在機器學習術語中，這指的是預測為連續值時的迴歸工作。
從 Web 元件到 Lit 元素
在本程式碼研究室中，您將瞭解 &；從頭開始建構 Web 元件，然後逐步強化為 Lit Element。
Gemini 程式碼輔助功能測試簡介
使用 Gemini 程式碼輔助工具編寫程式碼測試
透過 Node.JS 和 Google Cloud Functions 觸發 DAG
本程式碼研究室說明如何在 Google Cloud Composer 中使用 Google Cloud Functions，以觸發 Apache Airflow 工作流程 (DAG)。這裡的 DAG 會使用 BashOperator 執行簡單的 bash 指令
在 Cloud AI 平台上訓練和超參數調整 PyTorch 模型
本研究室將說明如何使用超參數調整功能在 Cloud 中訓練模型。我們將說明如何使用 PyTorch 執行這項作業，但您可以自行選擇任何架構中的做法。
使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 進行時間序列預測
在本研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 解決時間序列問題，內容涵蓋筆記本、訓練、預測和 BigQuery ML。
將 Text-to-Speech API 與 C# 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Text-to-Speech API 與 C#
將 Translation API 與 C# 搭配使用
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Translation API 與 C#
將 Text-to-Speech API 與 Python 搭配使用
本教學課程將說明如何搭配 Python 使用 Text-to-Speech API。
如何將 Cloud Run 中的 Node.js 應用程式連線至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫
您可以透過 Cloud SQL Node.js 連接器 ，安全地將 Node.js 應用程式連線至 Cloud SQL 資料庫。 Cloud Run 是全代管的無伺服器平台，能夠讓您執行可透過 HTTP 要求叫用的無狀態容器。這個程式碼研究室將說明如何使用 IAM 驗證功能，以服務帳戶安全地將 Cloud Run 中的 Node.js 應用程式連結至 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 資料庫。 在本研究室中，您將瞭解如何執行下列操作： 如要啟用 Cloud
安裝及使用 Cloud Tools for PowerShell
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何安裝及使用 Windows PowerShell 適用的 Cloud 工具。
搭配 Python 使用 Vision API
本教學課程將說明如何搭配 Python 使用 Vision API。
Workflows 無伺服器自動化調度管理簡介
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Workflows 自動化調度管理及自動化 Google Cloud 及以 HTTP 為基礎的 API 服務。
使用 ARCore Depth API 打造身歷其境的擴增實境體驗
本程式碼研究室將逐步說明如何使用新的 Depth API 建構 ARCore 應用程式。深度功能可讓系統透過以像素為單位的即時影像，呈現特定場景與相機畫面中實際表面的距離，以 3D 方式瞭解特定場景。本程式碼研究室中描述的應用程式採用深度，因此實際物件後方的虛擬物件可能會遮蔽或隱藏。還能以視覺化方式呈現環境的 3D 幾何圖形。
ARCore 擴增圖片
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ARCore 的擴增圖片功能，在圖片中新增虛擬內容並追蹤圖片的動態。
透過應用程式動作，將動態捷徑功能延伸至 Google 助理
瞭解如何透過 Google 實作動態應用程式捷徑
運用 PaLM API 和 Flutter 塑造 Google 產品的智慧
瞭解如何使用 PaLM API 和 Flutter 建構簡單的應用程式，用於建立並顯示有關 Google 產品的哈利克文。
搭配 NodeJS 使用 Cloud Workstations 進行內部迴圈開發
瞭解專為在容器化環境中透過 Cloud Workstations 開發 Nodejs 應用程式的軟體工程師所設計的功能與功能，簡化開發工作流程。
使用 BigQuery SQL 和 Vertex AI 執行生成式深入分析資訊
使用 BigQuery SQL 查詢和 Vertex AI PaLM API，建構電影成功評分預測和處方藥應用程式。
使用 Cloud Workstations 和 Cloud Code 進行開發
瞭解針對在容器化環境中使用 Cloud Workstations 簡化 Java 軟體工程師開發工作流程的功能與功能。
使用流體數值模擬分子動力模擬；#39；Slurm-GCP
本程式碼研究室將引導您使用 SchedMD 提供的 Slurm-GCP 解決方案，在 Google Cloud Platform 上執行 Gromacs
Android View 中的基本色彩統合
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過動態主題調整自訂顏色。
生成式 AI - 根據關鍵字產生圖片
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用生成式 AI API，透過特定關鍵字產生圖片。這個程序分為兩個步驟：呼叫 text-bison API 以產生圖片生成提示，接著叫用 Imagen API，並根據產生的提示產生圖片。此整個工作流程會透過 GRadio 應用程式在前端啟動。
使用 Vertex AI PaLM API 搭配 BigQuery ML 的僅限 SQL 大型語言模型
以 BigQuery 公開資料集的形式提供的 GitHub 存放區原始碼摘要，使用 Vertex AI 大型語言模型 (text-bison) 做為 BigQuery 中的託管遠端函式。
透過網路藍牙控制 PLAYBULB 蠟燭
憑藉新穎的 Web Bluetooth API，不必像 JavaScript 一樣能建立可控制 LED 無燃蠟燭的網頁應用程式。
《Battle Jamón》- 微服務戰場
在本程式碼研究室中，您將建構微服務，在競技場中互相「丟擲」果醬，藉此對抗其他微服務。
使用 Java 進行 InnerLoop 開發 - SpringBoot
瞭解專為在容器化環境中開發 Java 應用程式的軟體工程師所設計的功能和功能，簡化開發工作流程。
在 Cloud Run 中使用 PaLM API 進行即時通訊
使用 Python Flask 架構和 Vertex AI PaLM API 模型開發聊天應用程式。
Kotlin 04.1 版的 Android 進階功能：Android Google 地圖
瞭解如何在 Android Kotlin 應用程式中加入 Google 地圖，並設定其樣式。
使用 Material 3 在 Compose 中設定主題
本程式碼研究室的目標是使用新推出的 Material Design 3 和 Material You 實作方法，示範如何在 Jetpack Compose 中設定主題。
ARCore 錄製和播放 API 簡介
對於應用程式開發人員和使用者來說，如果能將 AR 體驗儲存為 MP4 檔案並播放 MP4 檔案，對他們都有幫助。 ARCore 記錄的用法最簡單明瞭，Playback API 適合開發人員使用。您再也不必在測試裝置上建構及執行應用程式，拔除 USB 傳輸線，然後四處走動，測試小小的程式碼變更。現在您只需要在測試環境中錄製 MP4 模型，並應執行預期的手機動作，然後直接在桌上進行測試。 透過 Recording and Playback
利用應用程式動作，將 Android 應用程式擴充至 Google 助理
瞭解基本概念，瞭解如何使用應用程式動作內建意圖，將 Android 應用程式擴充至 Google 助理，進而啟用語音功能。
使用 ML Kit 中的 AutoML Vision 訓練及部署裝置端圖片分類模型
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 中的 AutoML Vision Edge 訓練圖片分類器，然後在 Android 或 iOS 手機上使用 ML Kit SDK 執行。
使用永久 Cloud 錨點的 ARCore Cloud Anchors
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ARCore Cloud Anchors 服務，在多部裝置上建立共同參照影格 (具有相同的位置和方向)，運用 Cloud Anchor 打造共用 AR 體驗。
Cloud Foundation Toolkit 指南
在這個程式碼研究室中，您可開始使用 Cloud Foundation Toolkit(CFT)，並逐步引導您在 CFT 模組中新增功能。
透過應用程式動作，將 Android 應用程式擴充至 Google 助理 (第 2 級)
在這個中階程式碼研究室中，瞭解如何使用常見的內建意圖開發應用程式動作，讓使用者透過 Google 助理開啟應用程式功能及搜尋應用程式內容。
透過 Google VPN 將 AlloyDB 連線至 Oracle
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 AlloyDB 叢集連線至透過 VPN 連線的獨立網路部署的 Oracle 資料庫。
使用 BigQuery 查詢 GitHub 資料
以 GitHub 修訂版本資料為例，瞭解 BigQuery 的基本概念，以及如何查詢 TB 規模的公開資料。
戰鬥一 - 微服務戰場
在本程式碼研究室中，您將建構一個微服務，透過在競技場中「丟棄」在競技場中彼此「丟棄」，對抗其他微服務。
ARCore 原始深度
本程式碼研究室將逐步說明如何使用新的 Raw Depth API 建構 ARCore 應用程式。
將 Android 小工具與 Google 助理整合
瞭解如何將 Android 小工具擴充至 Google 助理，讓 Google 助理向使用者顯示個人化小工具。
在應用程式中新增動態色彩
在本程式碼研究室中，您會將應用程式中的主題設定遷移至 Material 3，並在之後套用動態色彩。
Anthos 服務網格研討會：研究室指南
本研討會提供實作體驗，逐步說明如何在 GCP 的實際工作環境中設定遍及全球的服務。主要用於運算和 Anthos 服務網格的 GKE 技術，用於建立安全連線、觀測能力和進階流量型態。本工作坊採用的所有做法和工具，就是會用於實際工作環境的。
運用 Google 試算表和簡報將大數據轉化為深入分析
這個中階 Google Apps Script 程式碼研究室會使用 2 個 Google 開發人員平台，分別是 Google Workspace 和 Google Cloud 控制台。具體來說，這項服務會使用 Cloud 控制台的 BigQuery API (做為 Apps Script 進階服務)，以及一組內建的 Google Workspace 服務：Google 試算表和 Google 簡報。這個範例應用程式的目的是向使用者展示，他們只要透過一段簡短的程式碼，就能自動處理從大數據分析到投影片簡報的最終階段。
使用 Gemini 建構適用於 Google Chat 的應用程式
在本程式碼研究室中，您將使用最新的可用功能建構 Google Chat 應用程式，包括採用 Vertex AI Gemini 技術的 AI 模型、Dialogflow CX、應用程式首頁、Google Chat 事件和配件小工具。
開始使用 BigQuery ML
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 BigQuery 建立 Analytics 360 資料集的機器學習模型。
使用 Cloud Data Fusion 將 CSV 資料擷取至 BigQuery - 批次擷取
在本程式碼研究室中，我們會實作資料擷取模式，使用 Cloud Data Fusion 將 CSV 格式的醫療照護資料載入 BigQuery。
使用 BigQuery 的 bq 指令列工具載入及查詢資料
瞭解如何使用 BigQuery 的 Python 型指令列工具 bq 載入和查詢資料。
適用於 Cassandra 使用者的 Cloud BigTable
在本程式碼研究室中，您將在與 Java 用戶端對應的 Cloud Bigtable 中，比較常見的 Cassandra 查詢，以便插入、更新、讀取及刪除資料。
Vertex AI：匯出及部署 BigQuery 機器學習模型，以便進行預測
在本研究室中，您將使用 BigQuery Machine Learning 訓練模型，然後將模型匯出並部署至 Vertex AI 。這是 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 學習重點： 在 Google Cloud 中執行這個研究室的總費用約為 $2 美元。 這個研究室使用 Google Cloud 最新的 AI 產品服務。 Vertex AI 將 Google Cloud 中的機器學習產品整合到流暢的開發體驗中。先前使用 AutoML
實際操作 Google Apps Script：透過 4 行程式碼，存取 Google 試算表、地圖和 Gmail！
在本程式碼研究室中，我們將向您介紹一種最簡單的方法，協助您編寫可存取 Google 開發人員技術的程式碼。這一切只要套用 JavaScript (一種主流網站開發語言)，使用 Google Apps Script 時，您需要撰寫程式碼來擷取 Google 試算表儲存格中的街道地址，然後根據地址產生 Google 地圖，再使用 Gmail 以附件形式傳送地圖。最棒的是，程式碼只需要四行程式碼。
具備使用者定義規則的 NLB/VM 適用的 Cloud Armor
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何透過使用者定義的規則，設定 Cloud Armor 網路邊緣安全性政策
使用 Actions Builder 為 Google 助理建構互動式畫布動作
瞭解如何為 Google 助理建立互動式畫布動作。
展開相機體驗之旅
這些年來，Android 裝置不斷演進，除了推出了各種尺寸的機種，外觀、螢幕和功能也更加多元。不過，從一開始，使用手機拍照就一直是最重要的用途之一。時至今日，相機功能仍是消費者購買手機時，考慮的其中一項主因。
如何整合 Dialogflow 與 BigQuery
這個研究室是以 Dialogflow 中的出貨概念為基礎，您需要瞭解如何在 BigQuery 中建立資料集和資料表，然後在 Dialogflow 執行時設定 BigQuery 整合詳細資料，並測試對話體驗。
CEL-Go 程式碼研究室：快速安全的嵌入式運算式
在本程式碼研究室中，您將使用以 Go 實作的一般運算語言編寫運算式。您將建立變數、使用邏輯和/或運算子、建構 JSON、建構 proto，以及調整運算式。
Bigtable 和 Dataflow：資料庫監控藝術 (HBase Java 用戶端)
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Dataflow 監控 Bigtable 載入/讀取作業時，如何監控 Bigtable 寫入及讀取大量資料。
大桃 - 微服務大戰場
在本程式碼研究室中，您將建構一個微服務，透過在競技場中「丟擲」顆粒來對抗其他微服務。
打造完整堆疊電影推薦系統
在本程式碼研究室中，您將建構完整堆疊推薦系統。您將使用 TensorFlow 建議工具訓練 2 個推薦模型，並使用 TensorFlow Serving 做為後端進行部署。您也會建構跨平台 Flutter 應用程式做為前端。
瞭解與下一個顯示的內容互動 (INP)
用於瞭解 與下一個繪製動作 (INP) 互動 的互動式示範和程式碼研究室。 您可以在 web-vitals-codelabs 存放區 中找到這個程式碼。 頁面頂端會顯示「Score」 計數器和「增加」 按鈕。這是一款經典的示範，展現真力和反應能力！ 按鈕下方有四個測量值： 測量互動完全不需使用 FPS 和計時器項目。新增這些註解的目的，是想更輕鬆地透過視覺化的方式呈現回應。 請試著與「增加」 按鈕互動，觀察分數提高的情況。 INP 和 Interaction 值每次的值是否增加？ INP
納入 PaLM Text Bison 模型的 Cloud 函式
示範以 Python 編寫的 Cloud 函式，用於初始化 Vertex AI 模組，然後提供端點以叫用 PaLM Text Bison 模型。
建立自訂文字分類模型，並透過該模型更新應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何強化根據「開始使用行動裝置文字分類」課程中建立的模型，建立能使用自己的資料的模型。即可瞭解如何以這個新模型更新 Android 和 iOS 應用程式
TensorFlow.js：打造自己的個人風格 "訓練學習機器"；透過 TensorFlow.js 使用遷移學習
在本程式碼研究室中
使用 TensorFlow Agents 和 Flutter 建構桌遊
在本程式碼研究室中，您將建構採用機器學習技術的簡易桌遊。您將透過 TensorFlow Agents 訓練強化學習模型，並以 TensorFlow Serving 做為後端來部署這個模型。此外，您也將建構跨平台 Flutter 應用程式做為遊戲前端。
建構基本的訊息樣式應用程式
在本程式碼研究室中，您將學習如何建構內含文字方塊和傳送按鈕的簡易訊息應用程式。
採用 Vertex AI 和 Svelte Kit 的文字 Summarizer 應用程式
建立文字摘要用途，讓使用者在 Svelte Kit 網頁應用程式中使用 Google Cloud Vertex AI，為文章、文字和其他形式的內容產生摘要。
為圖片分類器建立自訂模型
在本程式碼研究室中，您將訓練機器學習模型，以辨識特定花朵。
TensorFlow.js：重新訓練垃圾留言偵測模型來處理極端情況
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用模型製作工具重新訓練垃圾留言模型，以處理預先訓練模型無法處理的邊緣情況，然後將新的模型重新部署到網頁應用程式。
將自訂模型整合至應用程式
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 ML Kit 自訂模型，將自訂圖片分類模型整合至 Android 或 iOS 應用程式。
建立垃圾留言機器學習模型
在本程式碼研究室中，您將瞭解我們如何建立可過濾其他留言中垃圾內容的機器學習模型。
使用 Vertex AI PaLM API 產生文字摘要方法
在這個教學課程中，您將瞭解如何使用生成式模型，透過填充方法從文字中統整文字資訊
使用 Coral Edge TPU，透過 TensorFlow.js 在 Node 中執行 TFlite 模型
在 Node.js 中執行 TensorFlow Lite 模型，並使用 Coral Edge TPU 和 WebNN 加快模型速度。
程式碼研究室：以 Gemini 加速開發測試導向的開發作業
我們會請 Gemini 協助使用 TDD (測試導向開發) 方法建立簡單的 Ruby 應用程式。
連結 Looker Studio 中的所有資料，並以圖表呈現
Looker Studio 是 Google 的商業智慧與視覺化平台。在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何連結 Looker Studio 中任何來源的資料，並以圖表呈現結果。使用 Google Apps Script 時，您將撰寫程式碼來從 API 擷取資料，並在 Looker Studio 中以圖表呈現這些資料。
Cloud Secure Web Proxy (SWP) 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何部署和運用 Cloud Secure Web Proxy (SWP) 保護網路流量。
Cloud Run 工作
Cloud Run 服務與 Cloud Run 工作皆可讓您在 Cloud Run 上執行程式碼。在本程式碼研究室中，您將瞭解 Cloud Run 工作的使用時機和方式，包括如何建立工作、執行工作及管理工作。
在 Looker Studio 中建立自訂圖表
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Looker Studio 報表中建立自訂圖表。
政策型路徑 (PBR) 程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定和運用政策型路徑 (PBR) 並驗證功能。
使用 dscc-gen 建立數據分析社群視覺化
在本程式碼研究室中，您將使用 dscc-gen 專案範本工具，為數據分析建立社群視覺化。
使用 Cloud NAT 動態通訊埠分配
本研究室的目標是探索 Cloud NAT 的動態通訊埠分配 (DPA) 功能。
如何在搭配 vLLM 和 OpenAI Python SDK 的 Cloud Run GPU 上執行 LLM 推論
瞭解如何透過 vLLM 和 OpenAI Python SDK 在 Cloud Run GPU 上執行 LLM 推論
如何使用 Cloud Run 工作與用於處理影片的 Video Intelligence API
瞭解如何使用 Vertex AI 和 Video Intelligence API 建立 Cloud Run 工作，藉此說明影片中每個場景的圖片。
如何將所有 JavaScript 架構部署至 Cloud Run
瞭解如何將 Angular、Nuxt.js 和 Next.js 等 JavaScript 架構部署至 Cloud Run。
如何設定 Cloud Run 服務以使用直接虛擬私有雲輸出功能存取內部 Cloud Run 服務
瞭解如何設定 Cloud Run 服務，以便使用直接虛擬私有雲輸出流量存取內部 Cloud Run 服務。
顯示前 100 個檔案 &Google 雲端硬碟中的資料夾
本程式碼研究室將說明如何使用 Google Workspace REST API。這個範例將以 Python 執行，用意是簡潔與可用性，但您也可以選擇使用慣用的開發語言。許多簡介主題都以使用者製作簡單的腳本來總結，顯示前 100 個檔案。Google 雲端硬碟中的資料夾
使用 Cloud Run、Video Intelligence API 和 Vertex AI 建立每個場景的影片說明服務
瞭解如何使用 Vertex AI 和 Video Intelligence API 建立 Cloud Run 服務來說明影片的各個場景中的圖片。
在 Flutter 應用程式中加入 Google 地圖
在本程式碼研究室中，您將運用 Flutter 行動應用程式 SDK 打造 Google 地圖，在 iOS、Android 和網路上打造優質的原生體驗。
運用 Google Cloud Functions 強化 Gmail 收件匣的效用
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 G Suite API 和 Google Cloud Functions，以程式輔助的方式自動處理 Gmail 郵件。
透過 Cloud Run 服務，在 Cloud Storage 中的 PDF (非結構化資料) 使用 Vertex AI Search
瞭解如何透過 Cloud Run 服務向 Vertex AI Search 查詢。
透過 Slurm 部署可自動調整資源配置的 HPC 叢集
瞭解如何使用 Google Compute Engine、Google Deployment Manager 和 Slurm Workload Manager 佈建可動態擴充的 HPC 叢集。
設定 Cloud Run 服務以存取內部 Cloud Run 服務和公開網際網路
瞭解如何使用直接虛擬私有雲輸出功能存取僅限內部使用的輸入 Cloud Run 服務，同時保留公開網際網路存取權
如何使用 Cloud Build 將 GitHub 中的變更自動部署至 Cloud Run
如何使用 Cloud Build 將 GitHub 中的變更自動部署至 Cloud Run
如何在 Cloud Run 部署採用 Gemini 的聊天應用程式
瞭解如何使用 express.js、htmx 和 tailwindCSS，在 Cloud Run 中部署採用 Gemini 的對話。
透過 BigQuery ML 將圖片資料分類
在本程式碼研究室中，您將在 BigQuery 中儲存和分析瑜珈球的圖片，並透過 BigQuery ML 實作圖片分類模型，僅使用 SQL 結構來為姿勢加上標籤
想參加 Google Cloud 程式碼研究室嗎？請由此開始！
在本程式碼研究室中，您將設定要在以下程式碼研究室中使用的 Google Cloud 專案。您也會瞭解如何使用 Cloud Shell 編輯檔案及執行終端機指令。
如何將 Cloud Run 與 Gemini 函式呼叫搭配使用
如何將 Cloud Run 做為 Gemini 函式呼叫的端點。
使用 BigQuery 和 AI 平台筆記本分析臨床資料
在本程式碼研究室中，我們將示範使用 BigQuery 和 AI 平台 Notebooks 存取及分析 GCP 臨床資料的解決方案。
使用 TensorFlow.js 預先訓練的機器學習模型，以 JavaScript 建立智慧型網路攝影機
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何載入及使用其中一種 TensorFlow.js 預先訓練模型 (COCO-SSD)，並使用該模型來辨識訓練過的常見物件。
使用 Google 文件 & 建立業務會議的轉錄稿；機器學習
在本程式碼研究室中，您將使用 Google Docs API 建立 Google 文件，並將音訊檔案的轉錄稿寫入這份文件。您將使用 Speech-to-Text API 取得指定音訊檔案的文字轉錄稿。
開發人員程式碼研究室適用的 Duet AI 技術實作研討會指南
本研討會旨在為使用者和從業人員提供實作 Duet AI 教育體驗。 在本程式碼研究室中，您將瞭解以下內容： 為示範開發人員適用的 Duet AI 如何真實應用在日常開發過程中，我們將以敘事為題材進行活動。 新開發人員加入電子商務公司，負責將新服務加入現有的電子商務應用程式 (由多項服務組成)。新版服務會針對產品目錄中的產品提供額外資訊 (維度、重量等)。這項服務會根據產品尺寸和重量，提供更好/更便宜的運費。 由於 開發人員 才剛開始接觸公司，會將 Duet AI 用於程式碼生成、說明及說明文件。
在 Google Kubernetes Engine 中部署及更新 .NET Core 應用程式
Microsoft.NET Core 是.NET 的開放原始碼和跨平台版本，可以在容器中直接執行。.NET Core 可在 GitHub 取得，由 Microsoft 和.NET 社群維護。本研究室會將容器化的.NET Core 應用程式部署至 Google Kubernetes Engine (GKE)。 本研究室依循典型的開發模式，也就是在開發人員本機環境中開發應用程式，然後部署至實際工作環境。在研究室的第一部分，系統會使用在 Cloud Shell 中運作的容器驗證範例.NET Core
如何使用 Gemini 探索及強化現有應用程式
本程式碼研究室將說明如何使用 Gemini，在現有的 API 後端為基礎建構用戶端應用程式。 本研究室旨在說明如何將 Gemini 與現有應用程式搭配使用。在本研究室中，您將瞭解如何執行下列操作： 視機構政策而定，您可能可能無法正確部署這項解決方案。 建議：請使用您擁有完整權限的帳戶 (例如個人帳戶)，而非公司或學校帳戶 注意： 如果您最近建立的專案具備完整權限，且該專案已啟用 Gemini API，可以繼續使用該專案並略過這個步驟。舉例來說，如果你最近完成了另一個 Gemini
使用 Document AI 倉儲來擷取、處理及搜尋文件
在本程式碼研究室中，您將使用 Document AI Warehouse 擷取、處理及搜尋文件的全文。
具備進階流量管理 (Envoy) 的外部 HTTPS 負載平衡器
在本程式碼研究室中，您將瞭解新的外部 HTTP 負載平衡器提供的進階流量功能。
使用 Cloud KMS (非對稱式) 加密及解密資料
在本程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 非對稱金鑰加密及解密資料。
透過 Eventarc 事件觸發 Kubernetes 服務
在本程式碼研究室中，您將使用 Eventarc 監聽 Pub/Sub、Cloud Storage 和 Cloud 稽核記錄的事件，並傳送至在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上執行的 Kubernetes 服務。
使用 Cloud Armor 防禦邊緣快取
在本研究室中，您將建立 CDN 發布作業，並套用 Cloud Armor 規則來保護邊緣快取。
從無聊到精美的 Flutter 應用程式
Flutter 是 Google 的 UI 工具包，可讓您透過單一程式碼集，建構美觀且以原生方式編譯的應用程式，適用於行動、網頁和電腦。在本程式碼研究室中，您將從純音樂應用程式開始著手，運用 Material 3 讓所有平台更美觀且回應速度更快。
Google Ads 與 Google Analytics for Firebase 自訂事件 - Android
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 GA4F 導入事件，以及如何透過 Google Ads 推出行動廣告活動。
使用 Material 3 建構動畫回應式應用程式版面配置
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何建構採用自動調整式設計的應用程式，在 Flutter 支援的全部六個平台上，透過 Material 3 流暢地以動畫呈現效果。
將 FHIR (快速醫療照護互通性資源) 擷取至 BigQuery
在本程式碼研究室中，我們會實作資料擷取模式，使用 Cloud Healthcare FHIR API 將 FHIR - R4 格式醫療照護資料 (一般資源) 載入 BigQuery。
在軟體開發生命週期中使用 Duet AI
使用 Duet AI 協助完成現有專案的工作。
使用 Draco 幾何圖形壓縮改善 3D 資料
3D 圖形是許多應用程式的基本要素，包括遊戲、設計和資料視覺化。隨著圖形處理器和創作工具持續改進，越來越大、複雜的 3D 模型變得越來越普遍，並有助於在沉浸式虛擬實境 (VR) 和擴增實境 (AR) 技術中推動新的應用程式。由於模型複雜度提高，儲存空間和頻寬需求必須跟上 3D 資料的爆炸期保持同步。 採用 Draco 後，使用 3D 圖形的應用程式大小可以在不影響視覺擬真度的情況下，大幅縮小。對使用者來說，應用程式的下載速度越來越快、瀏覽器中的 3D
Flutter 中的自動調整應用程式
在本程式碼研究室中，您將建構 Flutter 應用程式，以適應 Flutter 支援的全部六個平台：Android、iOS、網頁、Windows、macOS 和 Linux。
如何測試 Flutter 應用程式
在本程式碼研究室中，您將建構及測試簡單的 Flutter 應用程式。
在 Flutter 外掛程式中使用 FFI
在本程式碼研究室中，您將使用 FFI 為行動裝置和電腦平台建構 Flutter 外掛程式，藉此利用現有的原生 C 程式庫。
封存、分析及生成 Google Workspace 的圖片Google Cloud
在本程式碼研究室中，開發人員同時使用 Google Workspace (舊稱 G Suite) &，以 Python 建構雲端式影像處理工作流程。Google Cloud API具體來說，您需從 Google 雲端硬碟下載圖片檔、封存至 Google Cloud Storage、透過 Google Cloud Vision 分析內容，以及在 Google 試算表中產生報表資料。
使用 Cloud KMS 加密及解密資料
在這個程式碼研究室中，您將使用 Cloud KMS 加密及解密資料
單元 1：從 App Engine web2 遷移至 Flask
瞭解如何將 Python App Engine 應用程式從 Web2 遷移至 Flask 網路架構。
單元 2：從 App Engine ndb 遷移至 Cloud NDB
瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 ndb 遷移至 Cloud NDB。
這個 Cloud 函式可自動將 CSV 資料匯入 Google 試算表
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 Cloud 函式來回應上傳至 Cloud Storage 的 CSV 檔案，並填入 Google 試算表
Python 中的 HTTP Cloud Functions
在這個教學課程中，您將使用 Python 建構 HTTP Cloud Functions。
如何在 Flask 應用程式中使用 App Engine 工作佇列 (提取工作) (模組 18)
瞭解如何將工作佇列提取工作使用情形新增至基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 應用程式。
從 App Engine 工作佇列提取工作遷移至 Cloud Pub/Sub (模組 19)
瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &；從工作佇列 (提取工作) 應用程式傳送至 Cloud NDB (&A)；再升級至 Python 3
如何使用 App Engine blob (單元 15)
瞭解如何將 Blob 使用情形新增至簡易的 Python 2 App Engine 應用程式
從 App Engine Blob 遷移至 Cloud Storage (單元 16)
瞭解如何將 Python 2 App Engine ndb 應用程式的 Blob 用量遷移至 Cloud Storage。
如何在 Flask 應用程式中使用 App Engine Memcache (單元 12)
瞭解如何將 Memcache 用量新增至基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 應用程式。
針對 Cloud Functions 使用 Stackdriver Logging 和 Stackdriver Trace
瞭解如何使用 Cloud Functions 的 Stackdriver Logging 和 Stackdriver Trace。
單元 11：從 Google App Engine 遷移至 Cloud Functions
瞭解如何將簡易的 Python App Engine 應用程式 (或是將大型的單體式應用程式拆分為微服務) 並移至 Cloud Functions
從 App Engine Memcache 遷移至 Cloud Memorystore (單元 13)
瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &；將 Memcache 應用程式遷移至 Cloud NDB (&A)；Cloud Memorystore (for Redis)，再升級至 Python 3
擴充 App Engine 套裝組合服務的支援：第 1 部分 (單元 17)
瞭解如何在 Gen2 執行階段中使用 App Engine 套裝組合服務
搭配 C# 使用 Natural Language API
在本程式碼研究室中，您將學習如何搭配使用 Natural Language API 與 C#
單元 5：使用 Cloud Buildpacks 從 Google App Engine 遷移至 Cloud Run
瞭解如何使用 Cloud Buildpacks 將簡易的 App Engine 應用程式容器化，並遷移至 Cloud Run。
部署基本 "；Google 翻譯"App Engine、Cloud Functions 和 Cloud Run 上的 Express.js 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Google Cloud Translation API 與 Node.js 搭配使用，並在本機執行或部署至 Cloud 無伺服器運算平台 (App Engine、Cloud Functions 或 Cloud Run)。
如何在 Flask 應用程式中使用 App Engine 工作佇列 (推送工作) (模組 7)
瞭解如何將工作佇列推送工作使用情形新增至基本的 Python 2 Flask App Engine NDB 應用程式。
單元 6：從 Cloud Datastore 遷移至 Cloud Firestore
瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 Cloud Datastore 遷移至 Cloud Firestore。
將單體式網站遷移至 Google Kubernetes Engine 中的微服務
本研究室將逐步引導您將單體式網站拆解成微服務，並部署至 Google Kubernetes Engine。
單元 3：從 Google Cloud NDB 遷移至 Cloud Datastore
瞭解如何將簡易的 App Engine 應用程式從 Cloud NDB 遷移至 Cloud Datastore。
從 App Engine 使用者服務遷移至 Cloud Identity Platform (單元 21)
瞭解如何遷移 Python 2 App Engine NDB &；將使用者服務應用程式遷移至 Cloud NDB (&A)；再升級至 Python 3
單元 4：使用 Docker 從 Google App Engine 遷移至 Cloud Run
瞭解如何使用 Docker 將簡易的 App Engine 應用程式容器化並遷移至 Cloud Run
建立自動化範本
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何編寫自動化範本。
透過 PipelineDP 計算私人統計資料
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 PipelineDP 這個差異化隱私架構，產生私人統計資料。
使用 Migrate for Anthos 從 Compute Engine 遷移至 Kubernetes Engine
在本程式碼研究室中，您會使用 Migrate for Anthos 將簡易的網路伺服器從 Compute Engine 遷移至 Kubernetes Engine。
透過 Google Thread Credentials API 分享 Thread 網路
瞭解自己的邊界路由器和應用程式如何與 Google API 互動，建立單一 Thread 網路。
建立 Matter 裝置
在本程式碼研究室中，您將建構、佣金和使用 Matter 裝置。
使用 Google 助理和 Cloud Firestore 的拼字練習遊戲
透過 Google 助理開發人員平台，您可以建立可擴充 Google 助理 (虛擬個人助理) 功能的軟體，支援超過 10 億部裝置，包括智慧音箱、手機、汽車、電視和耳機等。使用者可以透過對話的方式與 Google 助理互動，例如購買食品雜貨或預約叫車。開發人員可以使用 Google 助理開發人員平台，輕鬆建立及管理使用者和第三方執行服務之間的順暢有效對話體驗。 本程式碼研究室說明使用 Google 助理、Cloud Functions 和 Cloud Firestore
建構 Matter 虛擬裝置
在這個程式碼研究室中，您將建構、執行並使用虛擬 Matter 裝置。
使用 Firestore 建構排行榜
在這個程式碼研究室中，您將使用 Cloud Firestore 和 Cloud Functions 建構排行榜。
透過 Firebase 應用程式發布 iOS SDK 通知測試人員您的新應用程式版本 - 程式碼研究室
使用應用程式發布 SDK，快速將最新版本提供給測試人員。在這個程式碼研究室中，您需要更新應用程式，以便在新版本推出時向測試人員顯示應用程式內快訊。
監控功能發布作業的效能
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何將 Firebase Performance Monitoring 新增至範例應用程式，並在功能推出期間評估效能。
透過 Terraform 設定及管理 Firebase 專案和產品
使用 Terraform 設定及管理 Firebase 專案，包括透過程式輔助方式設定基礎架構和 Firebase 產品。
將應用程式套件版本發布給測試人員 - 程式碼研究室
為測試人員取得最新版本的應用程式(')；快速操作。這樣一來，
運用 Firebase 遠端設定逐步推出 Firebase App Check
您可以將 Firebase App Check 與 App Attest 搭配使用，藉此保護後端服務，並確認對 Firebase 服務的要求是否來自真實的應用程式。 我們一般建議逐步讓使用者開始使用 App Attest 服務，以免達到配額限制。詳情請參閱 Apple 的「 準備使用 App Attest 服務 」說明文件。 能夠使用 Apple 的 App Store Connect 功能逐步發布應用程式更新，請參閱「 分階段發布版本更新 」一節。可以讓 App Check
Apple App Check (適用於 Apple 平台)
Firebase App Check 能確保要求來自合法應用程式和裝置，避免後端資源遭到濫用 (例如帳單詐欺和網路釣魚)。這項工具可與 Firebase 服務和您的後端服務搭配運作，確保資源安全無虞。 如要進一步瞭解 Firebase App Check ，請參閱 Firebase 說明文件。 App Check 會使用平台專屬服務驗證應用程式和/或裝置的完整性。這些服務稱為「認證供應商」 。這類供應商是 Apple 的 App Attest 服務，可供 App Check 驗證 Apple
在 Android Webview 中導入 Google Analytics for Firebase
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 JavaScript WebView 導入將事件傳送至 GA4
透過 Firebase 應用程式發布 Android SDK 通知測試人員您的新應用程式版本 - 程式碼研究室
使用應用程式發布 Android SDK 快速將最新版本提供給測試人員。在這個程式碼研究室中，您需要更新應用程式，以便在新版本推出時向測試人員顯示應用程式內通知。
Cloud Run 入門教學課程
瞭解如何將範例應用程式部署至 Cloud Run。
使用 Cloud DNS 轉送政策和內部 TCP/UDP 負載平衡器健康狀態檢查的多區域容錯移轉
在本程式碼研究室中，您將建立 Cloud DNS 容錯移轉轉送政策，其中包含一個主要負載平衡器，以及一個具備「Pache」後端 VM 的備份負載平衡器。您將測試容錯移轉功能。
將 WebView 加入 Flutter 應用程式
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Flutter 應用程式中加入 webview_flutter 外掛程式。
透過控制台使用 BigQuery ML 進行信用卡交易詐欺偵測
在這個程式碼研究室中，您將建構 BigQuery 邏輯迴歸模型，透過控制台預測信用卡交易中的詐欺偵測結果
運用 Flutter 和 Flame 建構 2D 物理遊戲
瞭解如何使用 2D 物理引擎 Forge2D，在 Flutter 和 Flame 遊戲中製作遊戲機制。
Flame with Flutter 簡介
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用以 Flutter 為基礎建構的遊戲引擎 Flame。您將瞭解 Flame 的元件和效果，以及如何將 Flame 與 Flutter 的狀態管理整合。
使用 TensorFlow 企業版和 BigQuery 在 Cloud AI 平台上建立詐欺偵測模型
在本研究室中，您將直接擷取 BigQuery 資料集，並在 Google Cloud AI 平台中使用 TensorFlow Enterprise 訓練詐欺偵測模型。
使用 Google Analytics 自訂事件和 Flutter 推出 Google Ads 廣告活動
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過 GA4F 導入自訂事件，並透過 Google Ads 推出應用程式廣告活動。
在 Flutter 中建構新一代 UI
瞭解如何使用動畫、著色器和粒子效果，建構可在 Flutter 六個平台上都能使用的動畫、著色器和粒子效果，建構 Flutter 使用者介面。
運用 Cloud AI 平台說明詐欺偵測模型
在這個研究室中，您將建立 tf.keras，運用 TensorFlow 識別詐欺交易，接著使用 Cloud 的 Explainable AI SDK 解讀模型結果。
運用 Flutter 建構字詞益智遊戲
瞭解如何建構會耗用大量運算資源的 Flutter 應用程式，並維持 Flutter 流暢的互動。
執行階段安全性深入分析資訊
將應用程式部署至 Cloud Run 和 GKE 叢集，並查看 Software Delivery Shield Security 部署作業的安全性深入分析資訊
透過 Messaging and People API，將即時通訊相關功能加入 Android 應用程式
瞭解如何擴充 Android 應用程式，透過 Messaging 和 People API 加入即時通訊相關功能。
使用 Play 帳款服務程式庫第 5 版在應用程式中銷售訂閱項目
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何導入自動續訂型訂閱項目和預付方案，包括基本方案和彈性優惠。
透過 Spanner 和 Vertex AI Imagen API 將資料轉移至生成式 AI
建構姿勢產生器應用程式，透過使用伺服器應用程式 API 從 Spanner 資料庫擷取的資料，根據使用者建立的姿勢產生圖片。
透過 PaLM 和 LangChain4J，以 Java 編寫使用者與文件的生成式 AI 功能
在本程式碼研究室中，您將與使用者對話或提出說明文件相關問題，包括使用 Java 的生成式 AI、整合 PaLM 大型語言模型，以及運用 LangChain4J LLM 自動化調度管理架構
使用 Gemini API 自動執行 Google Workspace 工作
瞭解如何運用 Gemini API 的強大功能自動處理 Google Workspace 工作，並發掘更多可能。
MDC-103 Android：使用色彩、動態和類型建立 Material Design 主題設定 (Java)
瞭解如何透過 Android 適用的 Material Components，輕鬆透過 Java 設計產品，並突顯您的產品品牌。
MDC-101 Flutter：Material Design 元件基本概念
為簡易 Flutter 應用程式建立登入頁面，瞭解使用 Material 元件的基本概念。
MongoDB Atlas 和 Cloud Run 上的無伺服器 MEAN 堆疊應用程式
在本程式碼研究室中，您將建構可在 Cloud Run 執行的可安裝 MEAN 堆疊應用程式。
MDC-101 網頁：Material Design 元件 (MDC) 基本概念 (網頁)
透過使用核心元件建構簡單的應用程式，瞭解使用 Material Components 網頁版的基本概念。
MDC-111 Android：將 Material 元件整合至程式碼集 (Java)
瞭解如何在現有的 Java 程式碼集中整合個別 Material 元件，而不必從頭開始。
MDC-104 Android：Material 進階元件 (Java)
改善您的設計並學習使用 Java 的進階元件背景選單。
MDC-101 Android：Material Design 元件 (MDC) 基本概念 (Java)
透過在 Java 中建構具備核心元件的簡易應用程式，瞭解使用 Android 材料元件的基本知識。
MDC-111 Android：將 Material 元件整合至程式碼集 (Kotlin)
瞭解如何在現有的 Kotlin 程式碼集中整合個別 Material Design 元件，而不必從頭開始。
MDC-103 Flutter：使用顏色、形狀、高度和類型的 Material Design 主題設定
瞭解如何透過 Material Flutter 程式庫輕鬆區分產品，並透過設計來呈現品牌形象。
MDC-103 網頁：使用顏色、形狀、高度和類型的 Material Design 主題設定 (網頁)
探索 Material You 元件如何讓你輕鬆區分產品，並透過設計來突顯品牌。
MDC-104 Android：Material 進階元件 (Kotlin)
改善設計並瞭解如何使用 Kotlin 進階元件背景選單。
改善應用程式在 Go 裝置上的效能 (第 2 部分：分析器)
系統會持續剖析這項工具，協助辨識最後一英里的資訊調整效能。在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用分析器代理程式檢測應用程式，以及如何透過 Cloud Profiler 視覺化圖表找出瓶頸。
使用 Unity's AR Foundation 製作 AR 遊戲
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Unity 的 AR 基礎架構使用 ARCore 打造簡單的駕駛遊戲。
在 C+ 中開始使用 Firebase；+
您可能知道 Android 和 iOS 專用的 Firebase SDK，但您知道還有 C++專為跨平台遊戲設計的 SDK 嗎？本研討會將新增 C++透過 CMake 將 SDK 發布至 Android 專案、新增一些基本數據分析來協助改善遊戲，並與親友和測試人員分享意見回饋，開始收集意見回饋。
如何在 Gemini 中使用函式呼叫與 API 互動
在這個程式碼研究室中，您將使用 Gemini 函式呼叫建構應用程式，讓使用者詢問匯率、從外部 API 擷取最新資料，然後找出答案來回覆使用者。
BigQuery 中的分區和分群
在這個程式碼研究室中，您將使用 BigQuery 網頁版 UI，瞭解 BigQuery 中的分區和分群功能
手勢操作和無邊框體驗
在本程式碼研究室中，您將學習如何開發現有應用程式，讓其應用程式控制項與手勢操作搭配運作。您的螢幕也將提供無邊框的完美畫面體驗。
使用 PaLM 和 LangChain4J 產生 Java 的生成式 AI 文字
在這個程式碼研究室中，您將開始在 Java 中使用生成式 AI、整合 PaLM 大型語言模型，並運用 LangChain4J LLM 自動化調度管理架構
使用 Gemini Code Assist 探索及強化 AI 摘要快速部署解決方案
在這個程式碼研究室中，我們會說明現有的快速部署解決方案「AI 摘要」，這個解決方案使用 Vertex AI 模型為已上傳至 Google Cloud Storage 的 PDF 文件產生摘要。我們將使用 Gemini Code Assist，瞭解並新增功能到解決方案。
使用 Google Workspace 外掛程式讓電子郵件變得更加實用
在本程式碼研究室中，您將設計及實作 Gmail 外掛程式，讓使用者不必離開 Gmail，就能輕鬆將收據中的費用計入 Google 試算表。
部署及驗證 GKE NFO 多網路與高效能介面
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何設定及驗證 GKE L3 和網路多裝置節點集區。
使用 Gemini 編寫服務的綜合監控測試
在本程式碼研究室中，我們應如何運用「幫我寫」功能，為現有服務編寫綜合監控測試
透過 Google Analytics 在 WebView 中追蹤事件
在本程式碼研究室中，您將如何透過 GA4F 將網站事件轉送至原生程式碼，藉此在 WebView 中追蹤網站上的事件。
Node.js 程式碼研究室中的 TensorFlow.js 訓練
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Node.js 伺服器上使用 TensorFlow.js 建構及訓練棒球提案估算模型，並為用戶端提供指標。
TensorFlow.js：將 Python Dialogflow 轉換為 TensorFlow.js 格式
在本程式碼研究室中，您將學習如何使用 mod 格式的現有 Python 機器學習模型並將其轉換為 TensorFlow.js 格式，以便在網路瀏覽器中執行，同時瞭解如何解決轉換期間的常見問題。
研究室：Media CDN 的服務擴充功能
在本程式碼研究室中，您將建構 Media CDN 發布管道，透過 Service Extensions 外掛程式執行自訂程式碼，以完成自訂的 HTTP 驗證。
制定最佳的零售產品價格
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何運用 Dataprep、BigQuery 和 Looker 分析不同零售價格的影響，據此做出明智的產品價格最佳化決策。
Slack 指令自動化
這個原始碼用於在 Slack 應用程式中建立 Slack Slash Command，用於產生文字摘要。Slack 應用程式使用 Cloud 函式叫用 PaLM API 來提供文字摘要。
使用 Kustomize 調度資源
Kustomize 這項工具能以無範本的方式自訂應用程式設定，簡化現成應用程式的使用。此版本可做為獨立公用程式，透過 kubectl apply -k 於 kubectl 建構，可做為獨立 CLI 使用。詳情請參閱 kustomize.io 。 在本教學課程中，您將逐步瞭解 Kustomize 的一些核心概念，並用來管理應用程式和環境中的變化版本。 您將學會以下內容： https://ide.cloud.google.com mkdir kustomize-lab cd
Cloud Dataproc 中的 Apache Spark 和 Jupyter Notebook
本研究室說明如何使用選用元件和元件閘道，在 Cloud Dataproc 上設定 Apache Spark 和 Jupyter Notebook。
搭配 Python 使用 Secret Manager
本教學課程說明如何搭配 Python 使用 Secret Manager
Kotlin 03.2 版的 Android 進階功能：透過 MotionLayout 建立動畫
在本程式碼研究室中，您將使用 MotionLayout 建構含有動態動畫的 Android Kotlin 應用程式。
Cloud Armor 和 TCP/SSL Proxy 負載平衡器 - 頻率限制和 IP 拒絕清單程式碼研究室
在本程式碼研究室中，您將建立含有後端服務的 TCP/SSL Proxy 負載平衡器，並使用 Cloud Armor 將負載平衡器的存取權限制為僅限一組特定的使用者用戶端
使用 Spring Resource 抽象層存取 Cloud Storage 中的檔案
瞭解如何使用 Spring Resource 抽象存取 Cloud Storage 中的檔案。
使用 Private Service Connect 和混合式 NEG TCP Proxy，透過混合型網路連線至地端部署服務
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何搭配使用 Private Service Connect 與 TCP Proxy，存取地端部署服務
使用 Beam 的隱私功能計算私人統計資料
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何透過「Privacy on Beam」功能，產生餐廳造訪的私人統計資料，探索並應用差異化隱私架構的功能。
在 Android 上使用 TensorFlow Lite 辨識 Flowers
在本程式碼研究室中，您將擷取圖片分類器，並透過 TensorFlow Lite 在 Android 手機上執行。
使用 Cloud Data Fusion 將 CSV (逗號分隔值) 資料擷取至 BigQuery - 即時擷取
在本程式碼研究室中，我們會實作資料擷取模式，使用 Cloud Data Fusion 即時將 CSV 格式的醫療照護資料載入 BigQuery。
搭配 Spanner 和 Vertex AI 進行相似搜尋
依據使用者輸入內容推薦服飾的相似度搜尋應用程式，並針對儲存在 Spanner 中的資料執行搜尋，並由 Vector Search 建立索引，以最鄰近的項目回應。
使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 和 SparkFun Edge 的 AI 語音辨識功能
在本程式碼研究室中，您將學習如何在 SparkFun Edge 這個以電池供電的開發板上，使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 執行語音辨識模型。SparkFun Edge 是一個以電池供電的開發板，內含微控制器。
使用 OpenTelemetry 檢測追蹤記錄資訊
OpenTelemetry 是業界觀測追蹤記錄和指標的業界標準。這場講座介紹瞭如何使用 OpenTelemetry 檢測應用程式指標，以及如何在 Cloud Monitoring 和其他監控工具中運用這些指標。
研究室：採用 FlexiWAN SD-WAN 設備的 NCC 站點
本研究室的目標是探索 NCC，並將 WAN 設備定義連接至 NCC 中樞的軟體。
在 iOS 應用程式中新增推播通知
在這個程式碼研究室中，您將透過 Firebase 雲端通訊將推播通知加入 iOS 應用程式。
無伺服器 Web API 研討會
在本程式碼研究室中，您將以 Google Cloud 無伺服器解決方案為基礎，開發一個 Web API，以提供書架和相關書籍。您將建立一個 Cloud 函式來匯入範例資料、建立 Cloud Run 容器以提供可重複使用的後端 Web API，以及提供網路前端來提供瀏覽書籍庫的 App Engine 網頁應用程式。
在網頁應用程式中加入推播通知
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何在網頁應用程式中加入推播通知。
TensorFlow.js - 使用遷移學習進行音訊辨識
在本程式碼研究室中，您將建構可辨識您聲音的基本音訊辨識網路，並用來控制瀏覽器的滑桿。您將使用 TensorFlow.js，這個強大且彈性的 JavaScript 機器學習程式庫。
在 Android 程式碼研究室中整合遠端設定
在這個程式碼研究室中，您將瞭解如何在 Android 上實作及使用遠端設定功能
辨識文字和臉部特徵的 ML Kit：iOS
在本程式碼研究室中，您將使用 ML Kit 建構 iOS 應用程式，這個套件使用裝置端機器學習技術來辨識圖片中的文字和臉部特徵。
使用 Firebase Performance Monitoring 評估載入時間和畫面算繪情形
在本程式碼研究室中，您將建構範例應用程式，並瞭解如何使用 Firebase Performance Monitoring 評估載入時間和畫面轉譯。
根據 SKAd 聯播網轉換價值結構定義計算收益區間
在本程式碼研究室中，我們會舉例說明如何建立收益值區，以設定 SKAd 聯播網轉換價值結構定義
以文字可組合函式建立簡單的應用程式
瞭解如何使用可組合函式建構簡易的應用程式。
編寫 ViewModel 的單元測試
瞭解如何測試 ViewModel，驗證應用程式的正確性、功能行為和可用性。
使用廣告指標評估 Core Web Vitals 欄位資料
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用預先建立的 Google 代碼管理工具 (GTM) 代碼範本評估 Core Web Vitals，並將資料傳送至 Google Analytics 4 (GA4) 資源。您也會學到如何將資料從 Google Ad Manager 和 Google AdSense 提取至 GA4，以便將 Core Web Vitals 欄位資料和廣告成效指標與預先建立的 Looker Studio 資訊主頁建立關聯。 透過 GTM 標記範本評估 Core Web
SQL 簡介
瞭解如何使用 SQL 讀取及操控關聯資料庫中的資料。
使用 SQL 讀取資料庫並在其中寫入資料
瞭解關聯資料庫的核心概念，並學習如何使用 SQL 讀取及操控資料庫。
透過 Room 讀取及更新資料
瞭解如何在 Android Kotlin 應用程式中使用 Room 讀取及更新資料。Room 是 Android Jetpack 中的資料庫。設定資料庫時，Room 可處理很多雜務，讓您的應用程式能使用一般的函式呼叫與資料庫互動。
使用 Room 保存資料
瞭解如何在 Android Kotlin 應用程式中使用 Room。Room 是 Android Jetpack 中的持續性資料庫。Room 是 SQLite 上的抽象層，提供了便利的 API，可用來設定、調整及查詢資料庫。
使用 Compose 切換螢幕
將 Navigation 元件新增至 Cupcake 應用程式，以整理應用程式流程、在不同畫面間瀏覽並傳遞資料。
透過 DataStore 以鍵的形式儲存及存取資料
瞭解如何在 Android 應用程式中使用 Preferences DataStore 儲存簡單的鍵/值組合資料。
Jetpack Compose 中的導覽功能
瞭解如何使用導覽元件建構有更多畫面、更加複雜的應用程式，以及如何在不同的可組合項之間導覽和傳遞資料。
測試 Cupcake 應用程式
瞭解如何測試 Navigation 元件並盡可能擴大程式碼測試的涵蓋範圍。
運用 Material Design 3 建立兼顧無障礙設計與個人化的主題和品牌
瞭解如何運用 Material 3 建立兼顧無障礙設計與個人化的主題和品牌
運用 Material Design 設計自動調整式版面配置
瞭解如何使用 Material Design 的自訂調整式設計原則，為各種螢幕大小提供一致的使用體驗。在本程式碼研究室中，您會將行動裝置的設計擴展到平板電腦格式，並瞭解回應式格線、自動調整式組合模式以及正確的元件。
變更應用程式圖示
變更 Affirmations 應用程式的應用程式圖示。
建構捲動式清單
運用 Compose 建立可以顯示捲動式文字和圖片清單的應用程式。
數位無障礙程度的評估方式為何？
導入無障礙評估解決方案，確保所有使用者 (包括身心障礙者) 都能以有意義且平等的方式與網站互動。
在 Android Studio 中使用偵錯工具
瞭解如何在 Android Studio 中使用偵錯工具檢查應用程式執行階段狀態，並進行相關偵錯作業。
無障礙設定測試
瞭解如何測試應用程式的無障礙功能。
新增可捲動的清單
建構應用程式，顯示有文字和圖片的可捲動肯定字詞清單。
從網際網路取得資料
瞭解如何使用社群開發的程式庫連線至 Web 服務，在 Android Kotlin Compose 應用程式中擷取及顯示資料，並學習如何處理潛在網路錯誤。
調整 Android 應用程式大小
在這個 Jetpack Compose 程式碼研究室中，你將對 Android 應用程式進行最佳化，瞭解任意形式大小調整的最佳做法，包括設定變化的影響、如何運用資訊清單相容性，以及如何在調整大小時維持連續性。
使用 Jetpack Compose 進行 Material Design 主題設定
瞭解如何在應用程式中加入 Material Design 主題設定，包括顏色、形狀和字體排版。
利用 Speculation Rules API 提供即時瀏覽功能
本程式碼研究室會以互動示範的方式，介紹如何 利用 Speculation Rules API 預先算繪 網頁，以便讓使用者即時瀏覽。 完成本程式碼研究室課程預計需要 30 分鐘，您可以在畫面頂端查看剩餘時間。 準備好了嗎？那我們開始吧！ 這裡示範的第一步，是要在 Glitch 上建立內含 3 個網頁的測試網站： 如果您想使用自己的示範網站，也可以按照同樣的步驟操作。 如要使用 Glitch，您需具備 Glitch 帳戶
使用 Google Pay (Kotlin) 在 Android 打造快速結帳體驗
在本程式碼研究室中，您將在 Android 應用程式中建構結帳畫面，並設定 Google Pay 付款機制，讓應用程式的使用者只要輕觸按鈕，就能透過快速、便利及安全的方式支付商品款項。
瞭解如何在 Android 應用程式中使用 Credential Manager API 簡化驗證流程
瞭解如何在應用程式中實作 Credential Manager API，讓使用者透過密碼金鑰或密碼順暢安全地進行驗證。
索引鍵集合
瞭解如何使用索引鍵集合，例如地圖和集合。
字串
瞭解如何使用 JavaScript's 字串資料類型。
擴充類別
`extends` 關鍵字可讓您建立現有類別的子類別。
原型繼承
JavaScript 物件和原型繼承。
屬性描述元
使用屬性描述元設定 JavaScript 物件。
BigInt
瞭解如何使用 JavaScript's BigInt 資料類型。
符號
瞭解如何使用 JavaScript's 符號資料類型。
Variables
瞭解如何使用 JavaScript 變數。
此關鍵字
使用 `this` 關鍵字，讓系統在執行函式時採用結構定義。
新關鍵字
使用 `new` 關鍵字呼叫函式來建立物件。
資料類型和結構
JavaScript 的基本 "原始類型"；JavaScript 資料類型。
比較運算子
瞭解如何使用比較運算子。
布林值
瞭解如何使用布林資料類型。
函式
JavaScript 函式簡介。
歡迎使用「瞭解 JavaScript」！
深入學習 JavaScript 基本概念。
靜態初始化區塊
使用靜態初始化區塊設定或變更靜態欄位。
JavaScript 簡介
簡要介紹 JavaScript 及其基本規則。
控制流程
瞭解 JavaScript' 控制流程。
傳回關鍵字
使用 `return` 關鍵字，讓函式發揮更大效用。
類別
瞭解如何在 JavaScript 中使用類別。
函式運算式
JavaScript 函式運算式簡介。
已編入索引的集合
瞭解如何使用已建立索引的集合，例如陣列。
附錄
有助於 JavaScript 使用過程的其他資訊。
Numbers
瞭解如何 JavaScript'數值資料類型。
類別欄位和方法
使用類別欄位和方法在類別中加入屬性。
屬性存取子
瞭解如何設定、變更及存取物件屬性。
空值和未定義
瞭解如何使用 JavaScript' 的 `null` 和「未定義」資料類型。
物件
JavaScript 物件簡介。
建立及使用 Kotlin 函式
瞭解 Kotlin 語言的函式
Kotlin 程式設計簡介
瞭解 Kotlin 的程式設計入門概念，並做好使用 Kotlin 建構 Android 應用程式的準備。
含有集合的高階函式
瞭解如何在 Kotlin 中將常見高階函式與集合搭配使用
在 Kotlin 中使用函式類型和 lambda 運算式
瞭解如何在 Kotlin 中使用 lambda 運算式和高階函式。
練習：Compose 基礎
運用基本 UI 可組合項的概念實作畫面，以解決指定的問題。
設定 Android Studio
安裝及設定 Android Studio，以便建立第一個專案，並在裝置或模擬器上執行。
下載並安裝 Android Studio
瞭解如何下載並安裝 Android Studio
使用 Jetpack Compose 進行主題設定
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何為應用程式建立主題、設定個別元件的樣式，以及支援淺色/深色主題。
載入並顯示網際網路上的圖片
在本程式碼研究室中，您將使用 Coil 程式庫在 Android Compose 應用程式中載入並顯示網際網路上的相片。
邏輯迴歸程式碼研究室
本程式碼研究室將說明如何使用邏輯迴歸，瞭解性別、年齡層、曝光時間和瀏覽器類型等特徵，與使用者按下廣告的可能性有多大的關聯。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 首先，請選取含有大量高品質資料的舊廣告活動。要是不確定哪個廣告活動含有最佳品質的資料，不妨針對時間最早且可存取的整月資料執行以下查詢： 選取 12 到 13 個月的資料後，您就能針對即將從廣告資料中心移除的資料訓練及測試模型。如果這項資料受到模型訓練限制，資料刪除後，這些限制就會結束。
線性迴歸程式碼研究室
本程式碼研究室將說明如何使用線性迴歸建立模型，以便預測單次點擊出價。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 執行下列查詢 最佳做法是將資料表建立步驟與模型建立步驟分開。 請針對您在上一個步驟建立的暫存資料表，執行以下查詢。請放心，您不用提供開始和結束日期，系統會根據暫存資料表的資料推斷這兩項資訊。 資料列 mean_absolute_error mean_squared_error mean_squared_log_error
線性迴歸程式碼研究室
本程式碼研究室將說明如何使用線性迴歸建立模型，以便預測單次點擊出價。 如要完成這個程式碼研究室，請務必符合以下條件： 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 執行下列查詢 最佳做法是將資料表建立步驟與模型建立步驟分開。 請針對您在上一個步驟建立的暫存資料表，執行以下查詢。請放心，您不用提供開始和結束日期，系統會根據暫存資料表的資料推斷這兩項資訊。 資料列 mean_absolute_error mean_squared_error
邏輯迴歸程式碼研究室
本程式碼研究室將說明如何使用邏輯迴歸，瞭解性別、年齡層、曝光時間和瀏覽器類型等特徵，與使用者按下廣告的可能性有多大的關聯。 如要完成這個程式碼研究室，您需要足夠的高品質廣告活動資料來建立模型。 首先，請選取含有大量高品質資料的舊廣告活動。要是不確定哪個廣告活動含有最佳品質的資料，不妨針對時間最早且可存取的整月資料執行以下查詢： 選取 12 到 13 個月的資料後，您就能針對即將從廣告資料中心移除的資料訓練及測試模型。如果這項資料受到模型訓練限制，資料刪除後，這些限制就會結束。
泛型、物件和擴充功能
概略瞭解更多 Kotlin 概念，例如會用於 Compose 程式碼的泛型、列舉類別、資料類別、物件、範圍函式。
練習：建構超級英雄應用程式
運用 Material Design 建立清單和簡單動畫的概念，建構超級英雄清單。
練習：建構 Sports 應用程式
運用 Material Design 建立清單和簡單動畫的概念，建構超級英雄清單。
即將發布
請密切留意更多測試相關資訊！
測試環境
瞭解如何使用執行階段工具和瀏覽器模擬功能進行測試。
測試執行位置
瞭解如何手動執行測試，或將測試納入自動化程序。
自動化測試類型
瞭解測試類型的常見分類。
歡迎加入學習測試！
軟體測試的深入課程。
什麼是測試
測試簡介。
靜態分析
瞭解如何使用 Linter 工具進行基本的自動化測試。
附錄
有助於您開發測試歷程的其他資訊。
交易工具
瞭解大多數測試架構常見的斷言和其他基元。
要測試的項目和做法
瞭解如何評估程式碼以進行測試。
元件測試實務
具有複雜依附元件的 React 元件的測試設計範例。
Android 11 - 第 4 週 - 相容性
瞭解如何建構與 Android 11 相容的應用程式。
將程式碼分割 JavaScript
有些資源對網頁/#39 本身來說並不需要，JavaScript 是一種透過程式碼分割技巧，可以延後到需要時間為止的資源。如此一來，您就能降低頻寬和 CPU 爭用情形來提高效能，這也是提升初始網頁載入速度及在啟動期間輸入回應速度的關鍵考量。
歡迎來到「學習成效」課程！
本課程適合剛接觸網站效能的新手，也是使用者體驗的重要面向。以及改善效能的重要網站效能概念和技巧。
瞭解關鍵路徑
關鍵轉譯路徑是網站效能中的一個概念，主要用於處理網頁在瀏覽器中顯示的速度。這個模組會說明重要轉譯路徑背後的理論，涵蓋多項概念，例如禁止轉譯與剖析器封鎖資源，以及這類資源如何影響網頁在瀏覽器中顯示的速度。
影片成效
影片是一種經常在網頁上使用的媒體類型，但瞭解如何有效率地放送影片只是成效的一環，您應該避免忽略。本單元說明嵌入影片的重要技巧，讓網站保持快速，以及使用時可能衍生的效能因素。
進階導覽功能的應用程式範例
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
建立第一個 Android 應用程式
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
在應用程式中新增按鈕
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
架構元件
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月淘汰。
打造更優質的使用者體驗
遵循 Material Design 指南和使用者介面開發最佳做法，更新現有應用程式，打造更專業美觀的畫面。
SQL、Room 和 Flow 簡介
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
將 LiveData 搭配 ViewModel 使用
在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用架構元件之一的 LiveData。將 ViewModel 中的應用程式資料轉換為 LiveData。此外，您還會瞭解如何觀察 LiveData 中的變化，並自動更新 UI。
載入及顯示網際網路上的圖片
在本程式碼研究室中，您將使用 Coil 程式庫在 Android Kotlin 應用程式中載入並顯示網際網路上的相片。您也將建構 RecyclerView，藉此以格狀方式顯示圖片。
在 Kotlin 中新增條件式行為
在本程式碼研究室中，您將建立 Lucky Dice Roll Kotlin 程式，這個程式的作用是檢查您擲出的數字是否為指定的幸運數字。
第 8 課：應用程式架構 (使用者介面層)
瞭解如何使用 Android Jetpack 架構元件。這是一組程式庫，可協助您設計出功能完善且可供測試及維護的應用程式。
SQL 基本資訊
瞭解關聯資料庫的基本概念，並練習使用 Android Studio 中的資料庫檢查器執行 SQL 查詢。
變更應用程式圖示
在本程式碼研究室中，您將變更應用程式的應用程式圖示。
建立互動式的 Dice Roller 應用程式
在本程式碼研究室中，您會建構一個 Android 應用程式，可用以投擲骰子並在畫面中顯示結果。
取得並顯示網際網路上的資料
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
第 4 課：建構第一個 Android 應用程式
瞭解如何使用 Android Studio 建立您的第一個 Android 應用程式。
存放區模式
使用存放區模式在現有應用程式中導入快取功能。
第 5 課：版面配置
建構版面配置，並實作相關邏輯來根據使用者輸入內容計算小費，藉此建構小費計算機應用程式。接著使用 Android 中的 RecyclerView 小工具，建立會顯示可捲動清單的應用程式。
透過 Room 讀取及更新資料
瞭解如何使用 Room 在 Android Kotlin 應用程式中讀取及更新資料。Room 是 Android Jetpack 中的資料庫。設定資料庫時，Room 可處理很多雜務，讓您的應用程式能使用一般的函式呼叫與資料庫互動。
專案：Amphibians 應用程式
Android 基本概念的單元 4 專案操作說明
使用 RecyclerView 顯示可捲動的清單
在本程式碼研究室中，您將利用 RecyclerView 建立一款顯示文字清單的應用程式。
專案：Forage 應用程式
Android 基本概念的單元 5 專案操作說明
專案：Water Me! 應用程式
Android 基本概念的單元 6 專案操作說明
活動生命週期的各個階段
在本程式碼研究室中，您將瞭解活動生命週期和記錄功能。
瀏覽不同畫面
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月淘汰。
Kotlin 中的類別與物件例項
在本程式碼研究室中，您會建立可以投擲骰子的 Kotlin 程式。
使用 WorkManager 安排工作
本課程內容已過時，不再進行維護。如要瞭解最新的建議做法，請參考「Android 基本概念：使用 Compose」課程。這門課程將於 2023 年 12 月下架。
