Learning Path
GenAI 領航員入門
前兩課先釐清生成式 AI 與產品選擇，再完成 Gemini API、Prompt 評估與 RAG，最後延伸到 Agent。本路徑包含開發練習；若以 Generative AI Leader 認證為目標，另需對照官方考綱，補齊商業策略等未充分演練的主題。
適合：想理解生成式 AI，並進一步練習 Google Cloud 開發串接的你
開始學習 ✓ 進行中的路徑
0% 7 項待完成
開始前，先確認起點
- 先具備什麼？
- 先從不寫程式的前兩課開始。進 API 練習前再準備 Python 與 Cloud CLI；Generative AI Leader 認證本身不要求技術實作經驗。
- 練習怎麼準備？
- API 與雲端 RAG 需要獲授權的專案、憑證及用量核對。尚未準備好時，可先做第五課的離線判讀，將雲端串接留待之後驗收。
必修 7 項，約 9.4 小時；選修 2 項，約 5.5 小時。估時加總各教材與練習的參考時間，安裝、等待、排錯與重做另計。
進度依目前必修項目的完成紀錄計算，選修不影響百分比。文章與系列以「標記為讀完」計入，可隨時取消；舊版造訪紀錄保留，但不計入讀完。每階段再用下方驗收核對理解，卡住時回到指定教材補練。
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恭喜你走完「GenAI 領航員入門」！
所有必修項目已留下完成紀錄。接著回顧弱項、重做練習與核對實作結果，再評估下一步。
建立觀念與選型基礎
先完成前兩課，再用雲端基礎系列補足專案與環境觀念。
階段驗收：試著不看步驟完成
用一個工作情境，說明生成、搜尋與執行工具的差別，以及需要哪些證據才能採用輸出。
留下需求與候選入口的對照；把尚未確認的資料、權限與評估條件另外列出。
卡住時回看：完成前兩課：生成式 AI 與產品選擇Gemini API 與 Prompt 評估
先取得可核對的 API 結果，再用固定案例檢查 Prompt 與應用行為。
- 完成第三課：Gemini API 獨立範例 先固定專案與身分，再驗收文字、圖片、串流及多輪對話。
- 完成第四課：可測試的 Prompt 規格 用固定輸入、限制與驗收條件比較版本，為下一階段的 RAG 評估做準備。
- 讀完「Study Jam：Gemini 專業應用」系列 看 Gemini 怎麼幫工程師、架構師加速日常工作。
- 讀完「Study Jam：GenAI 開發者實戰」系列 選修 最完整的 GenAI 開發系列——內容量大，建議慢慢消化。
階段驗收：試著不看步驟完成
保存一個完整 API 回應的範圍與用量紀錄，再用同一組案例比較兩版 Prompt。
分開檢查回應結束、格式、事實與行為；不以一次成功生成判定模型品質。
卡住時回看：完成第四課：可測試的 Prompt 規格RAG、Agent 與資料
先練證據與權限判讀，再理解 Agent 的工具、狀態與營運邊界。
- 完成第五課：RAG 離線判讀與串接驗收 先確認引用、時效、衝突與授權，再延伸到可執行工具的 Agent。
- 讀完「Study Jam：AI Agent 與 MLOps」系列 把模型、工具權限、狀態與評估串起來，分清能回答與能執行的差別。
- 讀完「Study Jam：數據與 AI 基礎」系列 選修 把資料與 AI 串起來，才能做出真正有用的應用。
階段驗收：試著不看步驟完成
判讀 RAG 的過期、衝突與未授權來源，再為一個 Agent 工具列出允許範圍與核准條件。
留下正常、拒絕與失敗案例；指出問題應修在資料、檢索、生成還是工具權限。
卡住時回看：完成第五課：RAG 離線判讀與串接驗收