ARC122

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

設定

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

チャレンジ シナリオ

あなたは、新たにジュニア ML エンジニアの職務についたところです。これまで、チームがモデルをトレーニングできるようサポートし、Google Cloud の ML API の使用方法を学んできました。

あなたには、以下のタスクを行うために必要なスキルや知識があると想定されています。

チャレンジ

Vision API を使用して、指定された画像内のテキストと世界のランドマークを検出します。

以下の基準に従う必要があります。

• 必要な API（Cloud Vision、Cloud Translation、Cloud Natural Language など）が正常に有効になっていること。
• 特別な指示がない限り、すべてのリソースを リージョンに作成すること。

それぞれのタスクについて以下に詳しく説明します。

タスク 1. リソースを確認する

1. 用意されたスクリプトで使用する API キーを作成し、環境変数 API_KEY に保存していることを確認します。
2. このラボで使用する画像を含む -bucket というバケットが作成されていることを確認します。
3. バケット内のオブジェクトが一般公開されていることを確認します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 API キーを作成する

タスク 2. request.json ファイルを作成する

request.json ファイルを作成します。このファイルは、必要なタスクに応じて変更します。

{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": } }, "features": [ { "type": "maxResults": 10 } ] } ] }

タスク 3. json ファイルを更新する

1. json ファイルを次のように更新します。

• バケット / 画像を gcsImageUri に追加します。
• メソッドを type に追加します。最初に Vision API の TEXT_DETECTION メソッドを使用します。

2. 次に示す curl を使用して Vision API を呼び出します。YOUR_JSON を、先ほど作成したファイルの名前に置き換えて、テキスト検出メソッドとランドマーク検出メソッドを使用します。

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY}

curl のレスポンスは text-response.json ファイルに保存します。

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o text-response.json

出力を Cloud Storage にアップロードする

次のコマンドを実行して、アクティビティの記録の検証用に curl レスポンスを Cloud Storage にアップロードします。

gsutil cp text-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud Vision API を使用して画像を解析する

3. 次に、LANDMARK_DETECTION メソッドを使用するように json ファイルを更新します。

4. 再び curl を使用して Vision API を呼び出します。

curl のレスポンスは landmark-response.json ファイルに保存します。

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o landmark-response.json

出力を Cloud Storage にアップロードする

次のコマンドを実行して、アクティビティの記録の検証用に curl レスポンスを Cloud Storage にアップロードします。

gsutil cp landmark-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud Vision API を使用して画像を解析する

引用: Manif des Sans-Papiers（2017 年 2 月 9 日）、撮影 Charles Hutchins、無料メディア リポジトリ Wikimedia Commons より。https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Manif_des_Sans-Papiers.jpg から取得。このファイルは、クリエイティブ・コモンズ 表示 2.0 一般ライセンスに基づいて使用が許諾されています。

お疲れさまでした

このラボでは、Vision API を使用して、指定された画像からテキストと世界のランドマークを検出する方法を学びました。

次のスキルバッジを獲得する

このセルフペース ラボは、「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」スキルバッジ コースの一部です。このスキルバッジを完了すると成果が認められて、上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2026 年 1 月 5 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 11 月 11 日

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