Professional Cloud Network Engineer の取得に向けた準備
Earned 7月 4, 2022 EDT
DevOps の基礎
Earned 6月 18, 2022 EDT
Google Cloud の基礎
Earned 5月 30, 2022 EDT
DevOps: A beautiful relationship
Earned 2月 14, 2022 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
Earned 11月 15, 2021 EST
初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。
コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。
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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。
この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。
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AI エージェントは、従来の大規模言語モデル（LLM）を超える大きな変化をもたらします。単にテキストベースの解決策を生成するだけでなく、自律的に行動して、それを実行に移すこともできます。このコースでは、AI エージェントの基礎、LLM API との違い、現実の場面でどのように真価を発揮するのかを解説します。また、Google のエージェント ホワイトペーパーに基づき、エージェントのコードを書き始める前に必要となる理論的基盤を提供します。単なるテキスト生成ではなく、自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したい開発者、アーキテクト、技術的意思決定者に適した内容です。質問やディスカッションについては、コミュニティ フォーラムにご参加ください。
Welcome to the "AI Infrastructure: Networking Techniques" course. In this course, you'll learn to leverage Google Cloud's high-bandwidth, low-latency infrastructure to optimize data transfer and communication between all the components of your AI system. By the end, you'll grasp the critical role networking plays across the entire AI pipeline from data ingestion and training to inference and be able to apply best practices to ensure your workloads run at maximum speed.
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In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.
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This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.
AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。
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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。
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The course examines service resources or workload components that exist in projects. You’ll learn about Kubernetes in GDC, Artifact Registry, GDC Object Storage, Database Service, Networking, and Key Management and Security.
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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。
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This course gives you a deep dive into the workflows of Tier 3 analysts.
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The course explores advanced services such as machine learning, and operational topics such as application deployment, monitoring, and troubleshooting.
In addition, we’ll introduce GDC software upgrades, logging, billing, and cost monitoring.
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This course provides an introduction to the GDC platform—which enables you to host, control, and manage infrastructure and services directly on your premises.
GDC air-gapped is one component of Google Distributed Cloud offering which aligns to Google’s digital sovereignty vision. It supports public-sector customers and commercial entities that have strict data residency, security or privacy requirements.
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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。
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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。
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AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。
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This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.
このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。
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Google カレンダーを使用すると、会議や予定のスケジュールを設定することや、今後のアクティビティに関するリマインダーを受信することが簡単にでき、今後の予定を常に把握することができます。Google カレンダーはチーム向けに設計されているため、スケジュールを他のユーザーと共有することや、複数の共用カレンダーを作成してチームで使用することが簡単にできます。
このコースでは、Google カレンダーの予定を作成して管理する方法（既存の予定の更新、予定の削除と復元、カレンダーの検索）を学びます。
リマインダー、タスク、予約枠など、さまざまな種類の予定をどのようなときに使うのかを理解できるようになります。
自分の作業のやり方に合わせてカスタマイズ可能な Google カレンダーの設定について詳しく見ていきます。
追加のカレンダーを作成する方法、他のユーザーとカレンダーを共有する方法、組織内の他のカレンダーにアクセスする方法も学びます。
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Gmail は Google のクラウドベースのメールサービスです。ウェブブラウザだけであらゆるパソコンやデバイスからメッセージにアクセスできます。
このコースでは、メッセージの作成、送信、返信方法について学習します。また、Gmail メッセージに適用できるいくつかの一般的な操作についても説明し、Gmail のラベルを使用してメールを整理する方法を学習します。
一般的な Gmail の設定と機能について説明します。たとえば、個人の連絡先やグループを管理する方法、Gmail の受信トレイを自分の作業の進め方に合わせてカスタマイズする方法、独自のメール署名とテンプレートを作成する方法について学習します。
Google は検索で有名です。Gmail にも強力な検索機能とフィルタ機能が含まれています。Gmail の高度な検索機能を使用して、メッセージを自動的にフィルタする方法を学習します。
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In this course you will learn the key architectural considerations that need to be taken into account when designing for the implementation of Conversational AI solutions.
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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドライブの機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドライブを活用し、ワークフローを改善するための知識やスキルを身に付けることができます。
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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。
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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。このコースでは、Google Meet での Gemini の機能について掘り下げます。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を通じて Google Meet の Gemini 機能を総合的に理解し、Gemini を使用した背景画像の生成、ビデオ通話の映りの改善、字幕翻訳の方法を学びます。このコースを修了すると、Google Meet で Gemini を自信を持って活用し、ビデオ会議の効果を最大限に高めるための知識とスキルを身に付けられます。
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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スプレッドシートの生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google スライドの生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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Gemini for Google Workspace は、生成 AI 機能へのアクセスをユーザーに提供するアドオンです。動画レッスン、ハンズオン アクティビティ、実用的な例を使用して、Gemini in Google ドキュメントの機能について詳しく説明します。Gemini を使用して、プロンプトに基づいて文書のコンテンツを生成する方法を学びます。また、Gemini を使用して、記述済みのテキストを編集し、全体的な生産性の向上を支援することも検討します。このコースを修了すると、自信を持って Gemini in Google ドキュメントを活用し、文章作成能力を向上させるための知識やスキルを身に付けることができます。
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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。このミニコースでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Gmail の生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
このコースでは、Google Workspace におけるユーザーおよびリソース管理の基礎を学びます。組織のニーズに応じた組織部門の構成方法や、さまざまな種類の Google グループの管理方法、ドメイン設定の管理方法についての理解を深め、最終的には Google Workspace 環境におけるリソースの最適化と構造化に関するスキルを習得します。
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This course helps learners prepare to study for the Professional Google Workspace Administrator Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of readings, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.
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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）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、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。
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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）がどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.
AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。
このコースは クラウド デジタル リーダー 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
詳細
このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャーがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ ワークフローがどのように向上するかを体験します。
Duet AI は、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
詳細
Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャGoogle Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
この 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。
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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.
詳細
This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.
詳細
This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.
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「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。
スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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、従来の機械学習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。
詳細
It’s no secret today that data is growing rapidly and considered the most critical asset of any organization. NetApp and Google Cloud play an instrumental role in enabling you to optimally store, protect and govern your data. With NetApp Cloud Manager and NetApp Cloud Volumes ONTAP data storage technology that utilizes Google Cloud compute, storage and networking infrastructure, you can easily manage storage operations and meet the requirements of any workload. In this course, you get hands-on practice on using NetApp Cloud Manager and Cloud Volumes ONTAP and learn about the capabilities delivered such as multi-protocol data access, built-in storage efficiencies and data protection features, remote caching and more.
詳細
「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。
詳細
Ready to start building your world - er - cloud infrastructure? With Terraform, you can manage infrastructure as code, saving time and ensuring consistency. In today’s game, you’ll use Terraform to build, change, provision, and destroy infrastructure in increasingly complex scenarios, and add a few new skills to your toolkit. Terraform init!
安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。
詳細
Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用して Infrastructure as Code を実装し、その主要な特性と機能を使って Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。
また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築、管理する実践的な演習を受けられます。
詳細
Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。
詳細
このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。
詳細
多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。
詳細
これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
The goal of DevOps is to combine software development and IT operations into a holistic set of strategies and practices. Want to learn more about how the relationship works? Join a team and challenge yourself to complete each task as quickly and accurately as possible to score points and earn badges.
エージェントの動作を最適化する
Earned 1月 14, 2026 EST
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める
Earned 1月 14, 2026 EST
エージェントの基礎
Earned 1月 14, 2026 EST
Google Cloud のネットワーキング: ハイブリッド クラウドとマルチクラウド
Earned 1月 8, 2026 EST
AI Infrastructure: Networking Techniques
Earned 1月 6, 2026 EST
AI Infrastructure: Storage Options
Earned 1月 6, 2026 EST
AI Infrastructure: Deployment Types
Earned 1月 6, 2026 EST
クラウドのセキュリティ リスク管理戦略
Earned 12月 16, 2025 EST
クラウド コンピューティングにおけるセキュリティ原則の概要
Earned 12月 16, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のセキュリティ アナリストになるための準備
Earned 12月 16, 2025 EST
クラウドのセキュリティ リスク: 脅威の特定と保護対策
Earned 12月 16, 2025 EST
クラウド サイバーセキュリティ攻撃: 検出、対応、復元
Earned 12月 16, 2025 EST
総仕上げ: Google Cloud のデータ アナリストになるための準備
Earned 10月 29, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU
Earned 8月 11, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU
Earned 8月 11, 2025 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要
Earned 8月 11, 2025 EDT
Compute, Network, and Storage Services Configuration in GDC
Earned 8月 8, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 8月 7, 2025 EDT
SecOps on GDC for Tier 3 Analysts
Earned 8月 7, 2025 EDT
AI Services and GDC Deployments and Operations
Earned 8月 6, 2025 EDT
GDC Platform Introduction
Earned 8月 5, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 8月 4, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 8月 4, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 7月 24, 2025 EDT
[DEPRECATED] The Skills Challenge at Next 2025
Earned 3月 16, 2025 EDT
Professional Machine Learning Engineer 学習ガイド
Earned 12月 12, 2024 EST
ML オペレーション（MLOps）: 概要
Earned 9月 24, 2024 EDT
Google Calendar - 日本語版
Earned 9月 9, 2024 EDT
Gmail - 日本語版
Earned 9月 9, 2024 EDT
Customer Experience with Google AI Architecture
Earned 8月 30, 2024 EDT
Gemini in Google ドライブ
Earned 8月 26, 2024 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini in Google Meet
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini in Google スプレッドシート
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini in Google スライド
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini in Google ドキュメント
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini in Gmail
Earned 8月 22, 2024 EDT
Gemini for Google Workspace の概要
Earned 8月 22, 2024 EDT
Google Security Operations - SOAR Developer
Earned 8月 19, 2024 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 運用
Earned 8月 5, 2024 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 8月 5, 2024 EDT
Google Workspace ユーザーおよびリソース管理
Earned 7月 22, 2024 EDT
Preparing for Your Google Workspace Administrator Journey
Earned 7月 22, 2024 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks
Earned 7月 1, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job
Earned 6月 26, 2024 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 6月 20, 2024 EDT
Professional Cloud Architect の取得に向けた準備
Earned 6月 19, 2024 EDT
画像キャプション モデルの作成
Earned 6月 18, 2024 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 6月 18, 2024 EDT
Transformer モデルと BERT モデル
Earned 6月 18, 2024 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 6月 18, 2024 EDT
アテンション機構
Earned 6月 18, 2024 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini
Earned 6月 18, 2024 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats
Earned 6月 7, 2024 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ
Earned 5月 19, 2024 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション
Earned 5月 19, 2024 EDT
ネットワーク エンジニア向けの Gemini
Earned 5月 19, 2024 EDT
画像生成の概要
Earned 5月 18, 2024 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini
Earned 5月 18, 2024 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini
Earned 5月 18, 2024 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini
Earned 5月 18, 2024 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ
Earned 5月 3, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job
Earned 5月 2, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing
Earned 4月 23, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management
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Generative AI Fundamentals - 日本語版
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責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
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責任ある AI の概要
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大規模言語モデルの概要
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生成 AI の概要
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NetApp: Build, Protect and Govern your Data Infrastructure On Google Cloud
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Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築
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Terraform Init: An infrastructure challenge
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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
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Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
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Professional Cloud Security Engineer の取得に向けた準備
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Google Cloud で Terraform を使ってみる
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DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos
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Google Cloud におけるロギングとモニタリング
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信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス
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Google の SRE 文化の醸成
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Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
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Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals
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Google Cloud Operations を使用したスケーリング
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Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求
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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装
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Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション
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DEPRECATED Cloud Architecture
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Google Cloud の Kubernetes
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Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
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BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
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Professional Cloud Network Engineer の取得に向けた準備
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DevOps の基礎
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DevOps: A beautiful relationship
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Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
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