Google 數位人才計畫是很不錯的免費學習資源，讓我這個 AI & 雲端麻瓜可以一窺新世界的入口。完成線上自學課程後總覺得好像學習了什麼，但又有些模糊，試著整理一下課程所學。
四門課程搭建雲端世界
Google Cloud Computing Foundations 課程分成四個部份，自問這四門課之間的關聯是什麼？又各自在雲端系統中扮演什麼角色？
Cloud Computing Fundamentals：由買轉租的雲端思維
雲端計算的本質是從買設備轉為租資源。傳統公司必須購買實體伺服器、架設機房、自行維護硬體與電力設備；而在雲端，企業只需向 Google Cloud 依需求租用資源，達成隨用隨付、快速擴充的效果，成為雲端運算的基礎。
Infrastructure in Google Cloud：搭建雲端骨架與管理機制
掌握雲端運算的基礎概念後，接著需要建構實際運作雲端系統所需的工具與資源。根據不同資料的性質，Google Cloud 提供多種儲存選項（如 Cloud Storage、SQL、Bigtable 等），透過 API 控制資源、用 Pub/Sub 傳遞訊息，並透過 IAM 控管不同使用者的存取權限，這些工具與機制讓我們能配置出一座虛擬的資料中心，讓系統能有效運作。
Networking & Security in Google Cloud：連結並保護資源
雲端就像一座開放的大樓，而網路則是連結各個空間的道路。當大樓搭建完成後，便需要完善的道路系統與門禁機制，才能讓各項資源安全、順暢地彼此連接。試想，如何讓一位歐洲的客戶快速又安全地存取部署在台灣的服務？為了讓每個服務都找得到正確的路、又能防止陌生人隨意闖入，就需要設計良好的路由系統與權限控管，來決定哪些網路可以聯繫哪些雲端資源。
Data, ML, and AI in Google Cloud：雲端驅動決策
雲端不只是單純的 IT 基礎設施，更是一個能協助企業創造價值的智慧平台。在建置好完整的雲端系統後，便能透過 BigQuery、Vertex AI、AutoML 等服務，快速處理大數據、建立機器學習模型，甚至直接應用 Google 提供的 AI 功能（如語音辨識、影像分類等），將資料有效轉化為決策依據。顯見雲端的真正價值，不僅在於資料的儲存與存取，更在於對資料的分析與運用。
AI 對雲端的意義？
「上雲」、「上雲」是企業近年的熱門口號，而 AI 與雲端之間的關係是什麼呢？過去，開發與運用 AI 需要龐大的運算能力與資源，企業往往必須大舉投資硬體設施，才能處理海量資料並支撐複雜的運算工作。如今，雲端服務所提供的即時性與資源彈性，讓企業能以更低門檻、更高效率的方式運用 AI，而 AI 可以提升雲端的資源分配效率、節省能源、提升安全性，如此則能將資料快速轉化為洞察，並在產品優化、流程改善與商業策略上做出更精準的決策。
