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Ferreira Alves Abel

メンバー加入日: 2019

ブロンズリーグ

13785 ポイント
The Arcade June Speedrun Earned 7月 10, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Travels Earned 6月 11, 2024 EDT
Level 3: GenAIus Careers Earned 4月 3, 2024 EDT
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 Earned 3月 22, 2024 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 1月 28, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 1月 28, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 1月 28, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 1月 25, 2024 EST
Learn to Earn Cloud Challenge: Security Earned 10月 11, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data Earned 10月 11, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Architecture Earned 9月 27, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Essentials Earned 9月 23, 2021 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 12月 5, 2020 EST
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 11月 14, 2020 EST
ML 入門: 画像処理 Earned 10月 30, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned 10月 30, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned 10月 14, 2020 EDT
ML のための BigQuery Earned 8月 21, 2020 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 5月 17, 2020 EDT
セキュリティと ID の基礎 Earned 5月 5, 2020 EDT
クラウド エンジニアリング Earned 10月 19, 2019 EDT
DevOps の基礎 Earned 10月 13, 2019 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 10月 6, 2019 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned 9月 28, 2019 EDT
Baseline: Deploy & Develop Earned 9月 4, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 8月 31, 2019 EDT
Google デベロッパー向け基礎 Earned 8月 30, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned 8月 29, 2019 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 8月 11, 2019 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 8月 10, 2019 EDT
Google Workspace の基礎 Earned 8月 6, 2019 EDT
DevZone Quest Earned 8月 6, 2019 EDT
Google Cloud の Kubernetes Earned 5月 21, 2019 EDT
Google Cloud Essentials Earned 5月 19, 2019 EDT

Race to the finish line with the Arcade June Speedrun and pick up valuable skills along with an exclusive Google Cloud Credential. Get hands-on experience with APIs, learn how to build a serverless app, and more! No prior experience needed.

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Excited to follow your favorite soccer/football stars on their next quest? Use GenAIus Travel Guides to learn how to interact with chat applications, master prompt engineering, understand the importance of context in AI, and work with Generative AI. Earn an exclusive Google Cloud Generative AI Credential and showcase your new skills! No prior experience needed!

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Gen AI is spearheading a revolution in careers. Whether you're seasoned or new to the field, Gen AI holds the key to fresh possibilities. Obtaining a Google Cloud credential in this innovative technology can enhance your resume. And the best part? No prior experience is required.

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリケーションで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。「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」ではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。 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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「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。

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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。

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge security track! These eight labs give you the keys to understanding GCP's powerful security suite. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Security game badge, and you'll be one step closer to collecting all four badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data track! These eight labs give you a deep dive into GCP's data universe. At the end of each lab, you'll have another in-demand skill to add to your list. Complete this game to earn the Data game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge architecture track! These eight labs give you a blueprint of GCP's building blocks. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with another tool or service to add to your resume. Complete this game to earn the Architecture game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

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データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

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この基礎レベルの クエスト は他の Qwiklabs 製品の中でもユニークです。これらのラボは、Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、 IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。 IAM からネットワーキング、Kubernetes engine のデプロイまで、Goodle Cloud の知識が試される特定のラボで構成されています。これらのラボでの演習は スキルや能力の向上に役立ちますが、試験ガイドやその他の対策資料も参照することをお勧めします。

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SQL だけを使用して、数時間ではなく数分で ML モデルを構築したいとお考えの場合、BigQuery ML は、データ アナリストが既存の SQL ツールやスキルを使って、ML モデルを作成、トレーニング、 評価し、そのモデルで予測を行うことを可能にして、ML をより多くの人が利用できるようにします。 この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、 優れたモデルを作成する方法を学習します。

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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。

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セキュリティは、Google Cloud のサービスにおける妥協のない機能であり、これを念頭に、 プロジェクトをまたいで安全性を確保し ID を保護するための専用ツールが 開発されています。この入門コースでは、 ユーザー アカウントと仮想マシン アカウントの管理における主要機能である Google Cloud の Identity and Access Management（IAM）サービス の実践演習を行います。VPC と VPN のプロビジョニングを通してネットワーク セキュリティを実際に体験し、セキュリティ 脅威とデータ損失防止に使用できるツールについて学びます。

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この入門コースは、他のコースとは異なるものです。 これらのラボは、Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer 認定資格試験に出題されるトピックやサービスについて、IT プロフェッショナルがハンズオンで演習するために作成されました。IAM からネットワーキング、 Kubernetes Engine のデプロイまでを 網羅する個別のラボで構成されており、Goodle Cloud の知識が試されます。これらのラボによる演習で 知識やスキルや能力を向上させることは可能ですが、 試験ガイドやその他の対策資料も参照することをおすすめします。

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DevOps によって 競争優位性を確保します。DevOps とは、ソフトウェア デリバリーを迅速化し、サービスの信頼性を向上させ、 ソフトウェアの開発と運用に影響を与えるステークホルダーの間で共有の当事者意識を高めることを目的とする、組織的、 文化的な考え方や取り組みです。このクエストでは、Google Cloud を使用して ソフトウェア デリバリーの速度、安定性、可用性、安全性を向上させる方法を学びます。 DevOps Research and Assessment チームが Google Cloud に加わりました。自社の DevOps チームの実力はいかがですか？ 5 問の多肢選択式テストで評価してみましょう。

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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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この入門レベルのコースでは、アプリケーション開発者を対象に、Google Cloud のエコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウドネイティブ アプリケーションを構築する方法を説明 します。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発やスケーリングを行う方法、 データ分析を実施する方法、データから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML の API を使って開発し、ML のエキスパートでなくても ML を活用する方法を学びます。 また、さまざまな Google サービスや API とのシームレスな統合を利用して、 インテリジェントなアプリを作成します。

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。

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ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。

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Workspace は、Google Cloud で提供されている Google の共同作業用アプリケーション スイートです。この入門レベルのコースでは、 ユーザーの視点で Workspace の主要なアプリケーションの実践演習を行います。Workspace には、 ここで取り上げるもの以外にも、多くのアプリケーションやツールが含まれますが、 ここでは Gmail、カレンダー、スプレッドシートなど、いくつかの主要アプリを 体験します。各ラボの所要時間は 10～15 分ですが、ご自身でご自由に アプリケーションの操作を試すための時間も用意されています。

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Welcome to DevZone Quest, a set of labs to deepen your understanding of the technology behind the Cloud Showcase Experiments featured in the Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone.

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Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。

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この入門レベルのクエストでは、Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、Cloud Shell コマンドの記述、初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーション実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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