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研究人員適用的 Google Cloud

讓突破性的研究在未來成為可能。運用 Google Cloud 提供的訓練、免費抵免額和資源來加快研究速度。

USC 的研究人員使用 Google Cloud 來加快藥物研發流程

瞭解其優點

提交提案,即可領取最多高達 $5,000 美元的免費 Google Cloud 抵免額,以供學術研究使用。使用 Google 的高效能運算功能。

如要開始使用 Google Cloud,請透過 Google Cloud 技能重點加強課程取得免費的線上訓練,並申請平台提供的學習抵免額

連結同儕社群,取得突破性的研究成果。透過線上社群分享創意,或申請成為 Google Cloud 研究創意家


瞭解 Google Cloud

在 Google Cloud Skills Boost 中取得 Google Cloud 目錄,以進行實作練習。申請即可領取最多 200 的抵免額。與學生分享抵免額,並追蹤研究室的完成狀況。

研究訓練 總覽 訓練
研究、開發和原型設計
RAD Lab

探索 RAD Lab,這是 Google Cloud 的沙箱環境,可協助團隊從研究和開發快速進入實際運作。

  • GitHub - 探索 Rad Lab 的程式碼存放區

高效能運算
HPC 訂閱

採用 Google Cloud 的 HPC 訂閱後,無論技術專業知識程度為何,研究人員都能以固定的訂閱價格快速提高專案進度,避免支出過多費用。

環境科學
圖片處理

利用大規模運算能力來辨識模式和「讀取」圖片是 AI 的核心技術之一,應用範圍包括自動駕駛車輛和臉部辨識。

在 TPU 上使用 Keras 進行花卉圖片分類

瞭解如何使用 Keras 和 TensorFlow 從頭開始建立、訓練及調整自己的卷積類神經網路。

生命科學
基因體學

透過 Cloud Life Sciences (先前稱為 Google Genomics),瞭解如何大規模處理生物醫學資料。

醫療照護

Cloud Healthcare API 提供代管解決方案,可用於儲存和存取 Google Cloud 中的醫療照護資料,為現有的照護系統與在 Google Cloud 中託管的應用程式提供重要橋樑。 

社會科學
Cloud AI 平台

透過本機和 AI 平台進行 TensorFlow 2.x 模型訓練的實作練習。訓練完成後,您將學習如何將模型部署至 AI 平台以用於提供服務 (預測)。

機器學習 API

透過 Cloud Vision API 取得圖片中的偵測標籤、臉孔和地標等研究室,練習使用機器學習 API。

物理科學
圖片分析和分類

Cloud Vision API 可讓您透過簡單的 REST API 封裝功能強大的機器學習模型,藉此瞭解圖片內容。將圖片傳送至 Vision API,以偵測物件、臉孔和地標。

數學科學
金融服務

Google Cloud 的機器學習技術 (特別是深度學習) 為時間序列分析帶來了很大的前景。隨著時間序列變得更密集並開始重疊,機器學習可提供一種將信號與雜訊分開的方式。

  • 教學課程 - 使用 HTCondor 和 Compute Engine 分析投資組合風險

  • 教學課程 - 使用 BigQuery 和 Cloud Datalab 分析金融時間序列資料

數據資料學

在 Google Cloud 中執行建構作業時,將複雜統計資料和機器學習方法套用至實際問題。

Jupyter、R 和 RStudio

在 Google Cloud 中執行大規模技術運算。

  • 教學課程 - 在 Compute Engine 中大規模執行 R 指令碼

  • 教學課程 - 在 Cloud Dataproc 叢集上執行 RStudio Server

電腦科學
媒體與算繪

瞭解如何使用 Google Cloud 在 Linux 虛擬機器 (VM) 上部署 OpenCue 轉譯管理系統。

  • 教學課程 - 使用 OpenCue 在 Google Cloud 中建立算繪設備

工作負載管理員

瞭解如何透過工作負載管理員簡化叢集管理作業,進而最佳化使用率和效率。

  • GitHub - PBS 部署指令碼

  • GitHub:HTCondor Deployment 指令碼

容器和 Kubernetes

瞭解如何使用代管環境專注處理 Kubernetes,而不必設定基礎架構。

MapReduce - Hadoop/Spark

您隨時可以快速建立 Cloud Dataproc 叢集及調整叢集大小,無須擔心叢集無法容納資料管道。

遠端桌面功能與視覺化呈現

瞭解如何設定 Chrome 遠端桌面服務或虛擬 Linux 工作站。

  • 教學課程 - 在 Compute Engine 上設定 Chrome 遠端桌面

  • 教學課程 - 建立搭載 GPU 加速運算技術的虛擬 Linux 工作站

Lustre

透過 Google Cloud Marketplace 和開放原始碼指令碼組合,存取企業級 DDN EXAScaler Lustre 軟體,以便在 Compute Engine 上輕鬆設定及部署 Lustre 儲存叢集。

RAD Lab

探索 RAD Lab,這是 Google Cloud 的沙箱環境,可協助團隊從研究和開發快速進入實際運作。

  • GitHub - 探索 Rad Lab 的程式碼存放區

HPC 訂閱

採用 Google Cloud 的 HPC 訂閱後,無論技術專業知識程度為何,研究人員都能以固定的訂閱價格快速提高專案進度,避免支出過多費用。

圖片處理

利用大規模運算能力來辨識模式和「讀取」圖片是 AI 的核心技術之一,應用範圍包括自動駕駛車輛和臉部辨識。

在 TPU 上使用 Keras 進行花卉圖片分類

瞭解如何使用 Keras 和 TensorFlow 從頭開始建立、訓練及調整自己的卷積類神經網路。

基因體學

透過 Cloud Life Sciences (先前稱為 Google Genomics),瞭解如何大規模處理生物醫學資料。

醫療照護業

Cloud Healthcare API 提供代管解決方案,可用於儲存和存取 Google Cloud 中的醫療照護資料,為現有的照護系統與在 Google Cloud 中託管的應用程式提供重要橋樑。

Cloud AI 平台

透過本機和 AI 平台進行 TensorFlow 2.x 模型訓練的實作練習。訓練完成後,您將學習如何將模型部署至 AI 平台以用於提供服務 (預測)。

機器學習 API

透過 Cloud Vision API 取得圖片中的偵測標籤、臉孔和地標等研究室,練習使用機器學習 API。

圖片分析和分類

Cloud Vision API 可讓您透過簡單的 REST API 封裝功能強大的機器學習模型,藉此瞭解圖片內容。將圖片傳送至 Vision API,以偵測物件、臉孔和地標。

金融服務

Google Cloud 的機器學習技術 (特別是深度學習) 為時間序列分析帶來了很大的前景。隨著時間序列變得更密集並開始重疊,機器學習可提供一種將信號與雜訊分開的方式。

  • 教學課程 - 使用 HTCondor 和 Compute Engine 分析投資組合風險

  • 教學課程 - 使用 BigQuery 和 Cloud Datalab 分析金融時間序列資料

數據資料學

在 Google Cloud 中執行建構作業時,將複雜統計資料和機器學習方法套用至實際問題。

Jupyter、R 和 RStudio

在 Google Cloud 中執行大規模技術運算。

  • 教學課程 - 在 Compute Engine 中大規模執行 R 指令碼

  • 教學課程 - 在 Cloud Dataproc 叢集上執行 RStudio Server

媒體與算繪

瞭解如何使用 Google Cloud 在 Linux 虛擬機器 (VM) 上部署 OpenCue 轉譯管理系統。

  • 教學課程 - 使用 OpenCue 在 Google Cloud 中建立算繪設備

工作負載管理員

瞭解如何透過工作負載管理員簡化叢集管理作業,進而最佳化使用率和效率。

  • GitHub - PBS 部署指令碼

  • GitHub:HTCondor Deployment 指令碼

容器和 Kubernetes

瞭解如何使用代管環境專注處理 Kubernetes,而不必設定基礎架構。

MapReduce - Hadoop/Spark

您隨時可以快速建立 Cloud Dataproc 叢集及調整叢集大小,無須擔心叢集無法容納資料管道。

遠端桌面功能與視覺化呈現

瞭解如何設定 Chrome 遠端桌面服務或虛擬 Linux 工作站。

  • 教學課程 - 在 Compute Engine 上設定 Chrome 遠端桌面

  • 教學課程 - 建立搭載 GPU 加速運算技術的虛擬 Linux 工作站

Lustre

透過 Google Cloud Marketplace 和開放原始碼指令碼組合,存取企業級 DDN EXAScaler Lustre 軟體,以便在 Compute Engine 上輕鬆設定及部署 Lustre 儲存叢集。

加入社群

所有收到 Google Cloud 抵免額的研究人員都會加入我們的線上研究人員社群。研究人員也可以申請加入 Research Innovator 計畫。

研究人員社群

加入其他教職員與研究人員的行列,一同在研究室和課堂中使用 Google Cloud。只有通過驗證並獲准領取 Google Cloud 抵免額的研究人員才符合參加資格。請查看新手上路教學電子郵件中提供的連結,或使用貴校提供的電子郵件地址來要求存取權。

研究創意家

申請加入全球性的研究人員社群,藉由 Google Cloud 來推動科學上的突破。研究創意家可獲得專業上的發展和其他好處。我們目前不接受申請,但您可以進一步瞭解計畫內容、認識同類群組,並要求在開放申請時收到通知。

「我們藉由在 Google Cloud 中執行 Flywheel 來節省時間和金錢,但最重要的是我們能夠達成的可重現性。對我來說,能夠分享研究成果以造福全球的人們,正是科學的核心精神。」

史丹佛大學教授兼 CNI 中心主任,Brian Wandell 博士

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