瞭解 Google Cloud 優勢
只要提交提案，就有機會領取最多 $5,000 美元的 Google Cloud 免費抵免額，順利開展學術研究，還能使用 Google 的高效能運算功能。
如要開始使用 Google Cloud，可以參考 Google Cloud Skills Boost 平台上免費的線上訓練課程，並申請學習抵免額。
想在研究上有所突破嗎？不妨加入同儕社群互相交流。您可以在線上社群中分享想法，或申請成為 Google Cloud 研究創意家。
瞭解 Google Cloud
透過 Google Cloud Skills Boost 平台瞭解各項 Google Cloud 資源，實際練習使用這項解決方案。只要報名課程，就有機會領取最高 $200 美元的抵免額。與學生分享抵免額，並追蹤研究室的完成狀況。
| 研究主題 | 總覽 | 訓練 |
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研究、開發和原型設計 | RAD Lab瞭解 Google Cloud 的沙箱環境「RAD Lab」，幫助團隊更快從研發階段邁入產品製作階段。 |
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高效能運算 | 高效能運算 (HPC) 訂閱方案Google Cloud 推出 HPC 訂閱方案，無論研究人員的技術專業能力為何，都能迅速推進專案進度，而且只需支付固定的訂閱費用，可避免超額支出。 | |
環境科學 | 圖片處理AI 的基礎核心技術之一，是利用大規模運算能力辨識模式並「解讀」圖片，應用領域涵蓋自動駕駛汽車和臉部辨識等。 |
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在 TPU 中使用 Keras 分類花卉圖片瞭解如何使用 Keras 和 TensorFlow，從頭開始建構、訓練及調整卷積類神經網路。 | ||
生命科學 | 基因體學透過 Cloud Life Sciences (舊稱「Google Genomics」) 瞭解如何處理大量生物醫學資料。 | |
醫療照護業Cloud Healthcare API 提供代管解決方案，可用來保存及存取 Google Cloud 中的醫療照護資料，是連結現有照護系統與 Google Cloud 託管應用程式的重要橋樑。 |
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社會科學 | Cloud AI 平台在本機和 AI 平台上運用 TensorFlow 2.x，實際練習如何訓練模型。訓練完成後，還能學習如何將模型部署至 AI 平台，並用來預測。 |
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機器學習 API在機器學習 API 實作練習中，使用 Cloud Vision API 進行研究室活動，例如偵測圖片中的標籤、臉孔和地標。 |
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物理科學 | 圖片分析與分類Cloud Vision API 將強大的機器學習模型封裝於容易使用的 REST API 中，協助使用者瞭解圖片內容。只要將圖片傳送至 Vision API，就能開始偵測物體、臉孔和地標。 |
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數學科學 | 金融服務Google Cloud 的機器學習技術 (特別是深度學習技術)，可為時間序列分析領域帶來光明的發展前景。隨著時間序列變得更密集並開始重疊，機器學習技術可有效協助區分信號和雜訊。 |
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數據資料學在 Google Cloud 中建構內容時，可以運用精密的統計資料分析和機器學習方法來解決實際問題。 |
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Jupyter、R 和 RStudio輕鬆在 Google Cloud 中執行大規模技術運算。 |
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電腦科學 | 媒體與算繪瞭解如何運用 Google Cloud，在 Linux 虛擬機器 (VM) 中部署 OpenCue 算繪管理系統。 |
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工作負載管理工具學習如何透過工作負載管理工具簡化叢集管理作業，盡可能提高使用率和效率。 |
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容器和 Kubernetes瞭解如何利用代管環境專心完成 Kubernetes 相關工作，而不必設定基礎架構。 |
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MapReduce - Hadoop/Spark您能快速建立 Cloud Dataproc 叢集，並隨時視情況調整叢集大小，無須擔心叢集無法容納資料管道。 |
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遠端桌面服務和視覺化內容學習如何設定 Chrome 遠端桌面服務或虛擬 Linux 工作站。 | ||
Lustre透過 Google Cloud Marketplace 和一系列採用開放原始碼的指令碼，使用企業級 DDN EXAScaler Lustre 軟體，在 Compute Engine 中輕鬆設定及部署 Lustre 儲存空間叢集。 |
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生成式 AI 訓練瞭解大型語言模型和 Google Cloud 生成式 AI 解決方案的基礎知識。 |
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瞭解 Google Cloud
研究、開發和原型設計
高效能運算
環境科學
圖片處理
AI 的基礎核心技術之一，是利用大規模運算能力辨識模式並「解讀」圖片，應用領域涵蓋自動駕駛汽車和臉部辨識等。
程式碼研究室 - 使用 AutoML Vision 訓練及部署裝置端圖片分類模型
Google Cloud Skills Boost - 使用 AutoML Vision 分類雲層圖片
生命科學
社會科學
Cloud AI 平台
在本機和 AI 平台上運用 TensorFlow 2.x，實際練習如何訓練模型。訓練完成後，還能學習如何將模型部署至 AI 平台，並用來預測。
Google Cloud Skills Boost - Vertex AI Workbench 筆記本：Qwik Start
物理科學
圖片分析與分類
Cloud Vision API 將強大的機器學習模型封裝於容易使用的 REST API 中，協助使用者瞭解圖片內容。只要將圖片傳送至 Vision API，就能開始偵測物體、臉孔和地標。
Google Cloud Skills Boost - 利用 Cloud Vision API 偵測標籤和地標
數學科學
金融服務
Google Cloud 的機器學習技術 (特別是深度學習技術)，可為時間序列分析領域帶來光明的發展前景。隨著時間序列變得更密集並開始重疊，機器學習技術可有效協助區分信號和雜訊。
教學課程 - 使用 HTCondor 和 Compute Engine 分析投資組合風險
電腦科學
媒體與算繪
瞭解如何運用 Google Cloud，在 Linux 虛擬機器 (VM) 中部署 OpenCue 算繪管理系統。
教學課程 - 透過 OpenCue 在 Google Cloud 中建構算繪設備
凡是獲得 Google Cloud 抵免額的研究人員，都能成為線上研究人員社群的一員。研究人員也能申請加入研究創意家計畫。
閱讀成功經驗談
瞭解世界各地的研究人員如何利用 Google Cloud，加速取得突破。
我們在 Google Cloud 中執行 Flywheel 後，成功節省時間與金錢成本，但最重要的是，得以複製並分享成果。對我來說，能夠與全球分享研究結果，進而造福所有人，才是科學的核心精神。
史丹佛大學教授兼 CNI 中心主任 Brian Wandell 博士
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