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K Sukanya

メンバー加入日: 2023

ゴールドリーグ

8688 ポイント
Deploy an Agent with Agent Development Kit (ADK) Earned 10月 31, 2025 EDT
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 10月 30, 2025 EDT
Deploy a RAG application with vector search in Firestore Earned 10月 29, 2025 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 10月 28, 2025 EDT
Supervised Fine-tuning for Gemini Earned 10月 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Model evaluation on Vertex AI Earned 10月 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Evaluate ADK Agents with Vertex AI Gen AI Evaluation Service Earned 10月 22, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 10月 22, 2025 EDT
Implement Hybrid Search Earned 10月 21, 2025 EDT
Implement RAG with Gemini platform Earned 10月 21, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 10月 21, 2025 EDT
Understand and Respond to Media Earned 10月 16, 2025 EDT
Edit images with Imagen Earned 10月 15, 2025 EDT
Deploy and Evaluate Model Garden Models Earned 10月 15, 2025 EDT
Find, Explore and Deploy Model Garden Models Earned 10月 15, 2025 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform Earned 10月 6, 2025 EDT
[DEPRECATED] Improve Performance by Fine-Tuning Foundation Models Earned 10月 6, 2025 EDT
Extend Gemini with controlled generation and Tool use Earned 9月 30, 2025 EDT
Empower Gen AI Apps with Tool Use Earned 9月 30, 2025 EDT
Engineer Effective Prompts for Generative Models Earned 9月 29, 2025 EDT
Explore Google's Gen AI Models Earned 9月 29, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 3月 24, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 3月 12, 2025 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 12, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 1月 27, 2025 EST
[DEPRECATED] Contact Center AI: Conversational Design Fundamentals Earned 1月 24, 2025 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 1月 23, 2025 EST
Oracle プロフェッショナルのための BigQuery 基礎 Earned 8月 28, 2023 EDT
Snowflake プロフェッショナルのための BigQuery 基礎 Earned 8月 28, 2023 EDT
Redshift プロフェッショナルのための BigQuery 基礎 Earned 8月 28, 2023 EDT
Teradata プロフェッショナルのための BigQuery 基礎 Earned 8月 28, 2023 EDT

In this challenge lab, you will demonstrate your ability to author agents using Agent Development Kit (ADK), deploy those agents to Agent Engine, and use them from a web app. Complete the challenge lab to earn a Google Cloud skill badge.

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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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This lab tests your ability to develop a real-world Generative AI Q&A solution using a RAG framework. You will use Firestore as a vector database and deploy a Flask app as a user interface to query a food safety knowledge base.

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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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With this course you will learn how to use different techniques to fine-tune Gemini. Model tuning is an effective way to customize large models like Gemini for your specific tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. This course will give an overview of model tuning, describe the tuning options available for Gemini, help you determine when each tuning option should be used and how to perform tuning.

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This course delves into the complexities of assessing the quality of large language model outputs. It examines the challenges enterprises face due to the subjective and sometimes incorrect nature of LLM responses, including hallucinations and inconsistent results. The course introduces various evaluation metrics for different tasks like classification, text generation, and question answering, such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, ROUGE, BLEU, and Exact Match. It also explores evaluation methods offered by Vertex AI LLM Evaluation Services, including computation-based, autorater, and human evaluation, providing insights into their application and benefits. Finally, the module covers how to unit test LLM applications within Vertex AI.

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Evaluation is important at every step of your Gen AI development process. In this course you will learn how to evaluate gen AI agents built using agent frameworks.

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このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

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Learn how to create Hybrid Search applications using Vector Search on Gemini platform to combine semantic searching with keyword search to return results based on both semantic meaning and keyword matching.

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Learn how to build your own Retrieval-Augmented Generation (RAG) solutions for greater control and flexibility than out-of-the-box implementations. Create a custom RAG solution using Gemini platform APIs, vector stores, and the LangChain framework.

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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。

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Explore a variety of techniques for using Gemini to understand image, audio, video, and live-streaming media. You will discover how meaningful information can be extracted from each of these forms of media to use in media-rich applications.

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Complete the Edit images with Imagen skill badge to demonstrate your skills with Imagen's mask modes and editing modes to edit images according to certain prompts. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!

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In this skill bagde, you will demonstrate your ability to use and compare models available in the Vertex AI Model Garden. You'll deploy a model to a Vertex AI Endpoint, query other models via their API, and use Vertex AI's Gen AI evaluation service to measure the performance of multiple models.

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Model Garden on Gemini platform is a model library that helps you discover, test, and deploy models from Google and Google partners. Learn how to explore the available models and select the right ones for your use case. And how to deploy and interact with Model Garden models through the Google Cloud console and APIs.

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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.

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Model tuning is an effective way to customize large models to your tasks. It's a key step to improve the model's quality and efficiency. Model tuning provides benefits such as higher quality results for your specific tasks and increased model robustness. You learn some of the tuning options available in Vertex AI and when to use them.

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Complete the Extend Gemini with controlled generation and Tool use skill badge to demonstrate your proficiency in connecting models to external tools and APIs. This allows models to augment their knowledge, extend their capabilities and interact with external systems to take actions such as sending an email. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network. When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!"

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An LLM-based application can process language in a way that resembles thought. But if you want to extend its capabilities to take actions by running other functions you have coded, you will need to use function calling. This can also be referred to as tool use. Additionally, you can give a model the ability to search Google or search a data store of documents to ground its responses. In other words, to base its answers on that information. In this course, you’ll explore these concepts.

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Learn a variety of strategies and techniques to engineer effective prompts for generative models

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Learn how to leverage Gemini multimodal capabilities to process and generate text, images, and audio and to integrate Gemini through APIs to perform tasks such as content creation and summarization.

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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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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 Cloud Digital Leader 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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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリ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。このコース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 Cloud Digital Leader 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 モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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Welcome to "CCAI Conversational Design Fundamentals", the first course in the "Customer Experiences with Contact Center AI" series. In this course, learn how to design customer conversational solutions using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). You will be introduced to CCAI and its three pillars (Dialogflow, Agent Assist, and Insights), and the concepts behind conversational experiences and how the study of them influences the design of your virtual agent. After taking this course you will be prepared to take your virtual agent design to the next level of intelligent conversation.

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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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このコースでは、Oracle の SQL ベースのクラウド データ ウェアハウスに精通していて、BigQuery に移行したいと考えているプロフェッショナル向けに、BigQuery の基本について説明します。対話式の講義コンテンツとハンズオンラボを通して、BigQuery でリソースをプロビジョニングする方法、データアセットを作成して共有する方法、データを取り込む方法、クエリのパフォーマンスを最適化する方法を学習します。また、BigQuery のデータ ウェアハウスの利用を始める役に立つように、Oracle の知識を活用しながら、Oracle と BigQuery の類似点と相違点についても学習します。

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このコースでは、Snowflake の SQL ベースのクラウド データ ウェアハウスに精通し、BigQuery に移行したいと考えているプロフェッショナル向けに BigQuery の基礎について説明します。参加型の講義コンテンツとハンズオンラボを通して、BigQuery でリソースをプロビジョニングする方法、データアセットを作成して共有する方法、データを取り込む方法、クエリのパフォーマンスを最適化する方法を学びます。また、Snowflake の知識に基づき、Snowflake と BigQuery の類似点と相違点について学び、BigQuery でデータ ウェアハウスを使用できるようになることを目的としたものです。

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Redshift の SQL ベースのクラウド データ ウェアハウスに精通していて、BigQuery に移行したいと考えているプロフェッショナル向けに、BigQuery の基本について説明します。対話式の講義コンテンツとハンズオンラボを通して、BigQuery でリソースをプロビジョニングする方法、データアセットを作成して共有する方法、データを取り込む方法、クエリのパフォーマンスを最適化する方法を学習します。また、BigQuery のデータ ウェアハウスの利用を始める役に立つように、Redshift の知識を活用しながら、Redshift と BigQuery の類似点と相違点についても学習します。

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このコースでは、Teradata の SQL ベースのクラウド データ ウェアハウスに精通していて、BigQuery に移行したいと考えているプロフェッショナル向けに BigQuery の基本について説明します。インタラクティブな講義コンテンツとハンズオンラボを通して、BigQuery でリソースをプロビジョニングする方法、データアセットを作成して共有する方法、データを取り込む方法、クエリのパフォーマンスを最適化する方法を学びます。また、Teradata の知識を活用しながら、Teradata と BigQuery の類似点と相違点についても学び、BigQuery でデータ ウェアハウスの使用を開始できるようにします。

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