このコースでは、PCA(Professional Cloud Architect)認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。
このコースでは、Google のポータブル UI ツールキットである Flutter を使用してアプリを開発し、そのアプリを Google の生成 AI モデル ファミリーである Gemini と統合する方法について学びます。また、AI エージェントとアプリケーションを構築、管理するための Google のプラットフォームである Vertex AI Agent Builder も使用します。
このコースは、Gemini CLI(ターミナル用に開発された、Gemini を搭載した生成 AI エージェント)を活用して、よりスマートに作業したいと考えているアプリ デベロッパーや DevOps エンジニアを対象としています。 このコースでは、Gemini CLI のインストールと構成について説明し、ユースケースとセキュリティのベスト プラクティスを紹介します。コマンド、ツール、MCP サーバー、拡張機能についても説明します。実践型演習では、Gemini CLI のインストールと構成、Gemini CLI を使用したコードの分析とアプリの構築、変更に取り組みます。
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。
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。