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Saif Abdullaha

メンバー加入日: 2026

シルバーリーグ

5450 ポイント
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned 10月 24, 2026 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装 Earned 10月 24, 2026 EDT
Arcade Voyage: Language, Voice, and Multimodal Processing Earned 10月 24, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする Earned 10月 24, 2026 EDT
本番環境でエージェントを構築してデプロイする Earned 10月 23, 2026 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 10月 23, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 10月 21, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 10月 20, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 10月 19, 2026 EDT
AlloyDB インスタンスの作成と管理 Earned 10月 17, 2026 EDT
Trick-or-Metric Earned 10月 17, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 10月 17, 2026 EDT
Arcade Simulator: Site Reliability Engineer Earned 10月 17, 2026 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 10月 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 10月 17, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 10月 16, 2026 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 16, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション(MLOps) Earned 10月 16, 2026 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 10月 16, 2026 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする Earned 10月 16, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 10月 16, 2026 EDT
Arcade Base Camp October 2026 Earned 10月 16, 2026 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 10月 16, 2026 EDT

Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。

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Transforming unstructured multimedia into searchable, structured data is the core of modern cognitive computing. In this voyage, you'll analyze sentiment and extract entities using the Cloud Natural Language API, pairing language workflows with Apache Spark to demonstrate big-data scalability. From there, you'll branch into multimodal synthesis—generating lifelike audio using Text-to-Speech, bridging global barriers with the Cloud Translation API, and annotating video streams via Video Intelligence. Complete both challenge labs to prove you can deploy pre-trained models that read, speak, translate, and inspect content at scale.

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エージェントを localhost から本番環境に移行します。このコースでは、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine と Cloud Run にデプロイする方法を学びます。メモリバンクを使用するセッション間メモリについても、任意で受講できます。

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Google の Agent Development Kit(ADK)と Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャを使用したマルチ エージェント システムのアーキテクチャとデプロイについて確認します。サーバーレスの Cloud Run から高パフォーマンスの GKE まで、最適なホスティング環境を特定しながら、階層型エージェント ツリーと決定論的ワークフロー エージェントを設計する方法を学びます。これにより、セキュリティとスケーラビリティに優れた、プロダクション レディな AI エージェントの構築が可能になります。

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「Google API を使用して音声と言語を分析する」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、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。

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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

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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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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine(GKE)クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー(CD)による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。

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「AlloyDB インスタンスの作成と管理」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、次のスキルを身につけていることを実証できます。AlloyDB の主なオペレーションと タスクを実行する、PostgreSQL から AlloyDB に移行する、AlloyDB データベースを管理する、 AlloyDB カラム型エンジンを使用して分析クエリを高速化する。

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Don't let rogue infrastructure give you a fright this Halloween. In this spooky journey, you'll conjure Google Cloud Managed Service for Prometheus to monitor eerie anomalies, migrate wandering workloads, and banish runaway metric costs. Then, summon the raw analytical power of AlloyDB—brewing migrations from PostgreSQL and supercharging heavy query speeds with the Columnar Engine. Slay both challenge labs to prove no gremlin, phantom spike, or bloated query can haunt your cloud.

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Google Cloud ネットワークの設定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 Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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Welcome to this month's Arcade Simulator, where you'll step into the shoes of a Site Reliability Engineer tasked with keeping production fast and resilient. You'll build automated CI/CD pipelines with Cloud Build, store artifacts securely, and manage Kubernetes rollouts on GKE. Then, configure custom VPC networks, lock down firewalls, and benchmark VM latency to eliminate performance bottlenecks. Clear both challenge labs to prove you can automate releases, secure infrastructure, and maintain rock-solid uptime.

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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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この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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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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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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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine(GKE)上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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Google Cloud Managed Service for Prometheus を使った Kubernetes 環境のモニタリングについて学ぶ 「Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。

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「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、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。

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