メンバー加入日: 2025
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG
Earned 9月 3, 2025 EDT
Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する
Earned 9月 3, 2025 EDT
責任ある AI の概要
Earned 6月 3, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 6月 3, 2025 EDT
生成 AI の概要
Earned 6月 3, 2025 EDT
このコースでは、BigQuery で検索拡張生成（RAG）ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。
「Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する」入門スキルバッジ コースを修了すると、 効果的なプロンプトの作成、画像と動画の分析にマルチモーダル機能を活用する方法、テンプレートとテキスト プロンプトから機能的な AI 駆動型アプリケーションのプロトタイプを作成する方法、 カスタム AI ソリューションを構築してデプロイするために API キーを使用する方法を学習できます。
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。
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。
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。