Google Cloud Next 2025

このラボでは、Vertex AI の Gemini API を使用してマルチモーダル検索拡張生成（RAG）を実行する方法を学習します。

In this lab, you will create and train a Custom Document Extractor that processes W-2 (US tax form) documents.

このラボでは、Vertex AI Studio で Gemini のマルチモーダル機能を使ってプロンプトと会話を作成する方法を学習します。

このラボでは、Gemini 2.0 Flash モデルで Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用する方法を学びます。

このラボでは、Vertex AI の Gemini API と Google Gen AI SDK for Python を使用して、Gemini 2.0 Flash モデルでコードを生成して実行する方法を学びます。

In this lab, you will explore the Vertex AI Embeddings API for both Text and Multimodal (Images and Video) use cases.

このラボでは、Gemini モデルを活用した AI ベースのチャット アプリケーションを構築して Cloud Run にデプロイします。

In this lab, you will learn how to build a question answering system that understands both text and images with Vertex AI.

このラボでは、Gemini Pro と統合された Streamlit アプリを Cloud Run にデプロイする方法について学びます。

BigQuery Machine Learning とリモートモデル（Gemini）によって、SQL を使用して購入者レビューを分析する方法について学習します。

このラボでは、BigQuery での Gemini のコード生成、説明、提案の使用方法について学びます。

このラボでは、Gemini in BigQuery でテーブル エクスプローラとデータ分析情報を使用する方法を学習します。

このラボでは、BigQuery で Gemini を使用して、エンベディング、ベクトル検索、生成までの RAG パイプラインを作成する方法を学びます。

このラボでは、フロントエンドに Looker Studio、バックエンドに BigQuery を使用して、BI ダッシュボードを構築する方法を学びます。

このラボでは、データを CSV テキスト ファイルから Cloud SQL にインポートし、シンプルなクエリを使用していくつかの基本的なデータ分析を行います。

In this lab, you perform basic administrative tasks within a Cloud Spanner instance.

In this lab, you migrate a stand-alone PostgreSQL database (running on a virtual machine) to AlloyDB for PostgreSQL using a continuous Database Migration Service job with VPC peering for connectivity.

このラボでは、GKE でのロギングの仕組みを学習します。また、一般的なロギングのユースケースを見ながら、ログ収集のベスト プラクティスも学習します。

Create a delivery pipeline using Google Cloud Deploy, create a release for a basic application, and promote the application through a series of Google Kubernetes Engine targets

Use Log Analytics for in-depth usage logs analysis through SQL querires from the Cloud Logging page.

このラボでは、安全で高スループットの VPN を作成して速度をテストする方法を学びます。

このラボでは、Google Kubernetes Engine を使用して完全な Kubernetes クラスタをプロビジョニングする方法、kubectl を使用して Docker コンテナをデプロイおよび管理する方法、Kubernetes の Deployment と Service を使用してアプリケーションをマイクロサービスに分割する方法について学びます。

This lab demonstrates how to create an HTTP(S) load balanced that forwards traffic to instances in two different regions.

このハンズオンラボでは、クラウド環境で Terraform を使用してインフラストラクチャの構築、変更、プロビジョニング、破棄を行います。

ネットワークを設定し、3 つのサブネットワークを追加して、ファイアウォール ルールを適用する方法を学習します。

このラボでは、ファイアウォール ルールを含む自動モードの VPC ネットワークと、2 つの VM インスタンスを作成し、VM インスタンスの接続性を調べます。

このラボでは、複数のデータ パイプラインを構築して、一般公開されているデータセットから BigQuery にデータを取り込み、変換します。

In this lab you build a Google Workspace add-on that uses Gemini and Vertex AI to analyze Gmail sentiment, automatically labeling negative emails for prioritized handling.