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RamaKrishna Randhi Sai

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

12106 ポイント
データ アナリストのための BigQuery Earned 3月 28, 2026 EDT
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする Earned 12月 24, 2025 EST
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 12月 22, 2025 EST
エンタープライズ データベースを使用した AI エージェントの構築 Earned 12月 22, 2025 EST
Agent Development Kit（ADK）を使用したインテリジェント エージェントの構築 Earned 12月 18, 2025 EST
Gemini Enterprise Agent Platform を使用してマルチエージェント システムをデプロイする Earned 12月 16, 2025 EST
[DEPRECATED] Gemini Enterprise で知識の共有を加速させる Earned 12月 12, 2025 EST
Gemini Enterprise の概要 Earned 12月 10, 2025 EST
Google Cloud エージェントの把握 Earned 12月 8, 2025 EST
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 8月 2, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 7月 26, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 25, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 24, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 24, 2025 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築 Earned 6月 18, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 6月 10, 2025 EDT

このコースは、データ分析のニーズに合わせた BigQuery の使用方法について学習したいと考えているデータ アナリストを対象としています。動画、ラボ、デモを組み合わせることにより、BigQuery でデータを取り込み、変換し、クエリを実行してビジネス上の意思決定に役立つ分析情報を引き出す方法について、さまざまなトピックを取り上げます。

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「マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする」の上級スキルバッジ コースを完了すると、次のスキルを証明できます。 ADK を使用したマルチエージェント システムの構築、エージェント間（A2A）プロトコルを使用したエージェントの接続、 Model Context Protocol（MCP）を使用した外部ツールの統合、完全なマルチエージェント ソリューションの Agent Engine へのデプロイ。

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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

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データベース向け MCP ツールボックスを使用して、エンタープライズ データベースを活用できる AI エージェントを構築します。安全なデータベース操作ツールを定義し、インテリジェントなクエリ機能を実装します（ベクトル エンベディング、構造化クエリを活用）。

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この体系的なコースは、Agent Development Kit（ADK）を使用してインテリジェント エージェントを構築することに関心のある開発者を対象としています。コアコンセプトの説明と演習、実践的な活用を組み合わせ、ADK の使用に関する包括的なガイドを提供します。また、Google Cloud のエキスパートや仲間のコミュニティに参加して、質問を投稿したり、質問の回答に協力したり、毎日使うプロダクトを開発している Google 社員と交流したりできます。

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このコースでは、Google Agent Development Kit を使用して複雑なマルチエージェント システムを構築する方法を学びます。各種ツールを備えた複数のエージェントを構築し、それらのエージェントを親子関係とフローで接続してエージェント間の対話方法を定義します。構築したエージェントは、ローカルで実行するとともに、Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Runtime にデプロイしてマネージド エージェント フローとして実行します。このとき、インフラストラクチャに関する決定やリソースのスケーリングは、Agent Runtime によって行われます。 これらのラボは、このプロダクトのプレリリース版に基づいています。メンテナンスの更新が提供された場合、これらのラボにずれが生じる可能性があります。

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Google が持つ検索と AI の専門知識を Gemini Enterprise と融合させましょう。Gemini Enterprise は、従業員が単一の検索バーでドキュメント ストレージ、メール、チャット、チケット発行システム、その他のデータソースから特定の情報を検索できるよう設計された強力なツールです。また、Gemini Enterprise アシスタントは、ブレインストーミング、調査、ドキュメントの概要作成、カレンダーの予定への同僚の招待といったアクションの実行を支援し、あらゆる種類の知識労働や共同作業を加速させます。（Gemini Enterprise は以前 Google Agentspace という名前でした。このコースでは以前のプロダクト名が使用されている場合があります。）

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このコースでは、AI エージェント、エンタープライズ検索、Gemini Notebook、インテリジェントなデータアクセスを統合し、組織の課題を解決する強力なプラットフォーム「Gemini Enterprise」を紹介します。受講者は、Gemini Enterprise の機能を実例とハンズオンのアクティビティを通して実際のビジネスニーズに結び付けながら、そのアーキテクチャや、ロールを超えたデータアクセスとプライバシーの取り扱いについて説明できるようになります。

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このコースでは、Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、会話エージェント、Agent Development Kit など、Google Cloud のエージェント プラットフォームに関する包括的な概要を説明します。受講者は、各サービスの固有の機能を理解し、ユースケースごとに最適なソリューションを見極められるようになります。また、検索およびチャット アプリケーションを作成するための基礎知識を習得します。

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Google Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、 Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。

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「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

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