参加 ログイン

Google Cloud コンソールでスキルを試す

Shahid Muneeb

メンバー加入日: 2023

ダイヤモンド リーグ

37530 ポイント
Level 1: Google Cloud Console Earned 2月 29, 2024 EST
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 2月 29, 2024 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 2月 29, 2024 EST
Level 2: Virtual Machines Earned 2月 28, 2024 EST
Level 3: GenAIus Conversations Earned 2月 20, 2024 EST
The Arcade Trivia February 2024 Week 1 Earned 2月 19, 2024 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 1月 31, 2024 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 1月 31, 2024 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 1月 31, 2024 EST
Looker を使ってみる Earned 1月 30, 2024 EST
Level 1: Introduction to Google AppSheet Earned 1月 30, 2024 EST
Level 2: Looker and BigQuery Skills Earned 1月 30, 2024 EST
Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築する Earned 1月 30, 2024 EST
Level 3: GenAIus Vertex Earned 1月 30, 2024 EST
The Arcade Trivia January 2024 Earned 1月 30, 2024 EST
画像生成の概要 Earned 1月 21, 2024 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 1月 21, 2024 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 1月 18, 2024 EST
Generative AI Explorer - Vertex AI Earned 1月 15, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 1月 15, 2024 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 1月 15, 2024 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 1月 11, 2024 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 1月 11, 2024 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 1月 11, 2024 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 1月 11, 2024 EST
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 1月 9, 2024 EST
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 Earned 1月 8, 2024 EST
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 1月 6, 2024 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 1月 6, 2024 EST
責任ある AI の概要 Earned 1月 5, 2024 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 1月 5, 2024 EST
生成 AI の概要 Earned 9月 28, 2023 EDT

Google Cloud Console serves as a centralized hub where users can access and control their cloud infrastructure, services, and applications. It is essential for users, developers, and administrators who work with Google Cloud Platform. Game on to get familiar with Google Cloud Console, and get your hands on a Google Cloud Credential. No prior experience required!

詳細

Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

詳細

「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

詳細

A virtual machine is essentially a software emulation of a physical computer. It allows you to run an operating system and associated applications on top of an existing physical machine's hardware, enabling multiple virtualized instances to coexist on the same physical hardware. Learn more about Virtual Machines and earn a Google Cloud credential!

詳細

Prompts are essential for guiding a Gen AI model to generate relevant and desired content. Start GenAIus conversations and earn a Google Cloud credential! No prior experience required!

詳細

Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for February Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the February Trivia Week 1 badge!

詳細

「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。

詳細

「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

詳細

「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

詳細

「Looker を使ってみる」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、Looker Studio と Looker を使用してデータを分析、可視化、キュレートする方法 を学びます。

詳細

Demand for cloud services is expected to be greater than ever in 2024 as different cloud technologies continue to shape various aspects of infrastructure, services, and market dynamics. Game on to get familiar with this tech, and get your hands on a Google Cloud Credential that can help you stand out to potential employers. No prior experience required.

詳細

As employers increasingly seek data experts on a global scale to solve real-world problems, we want you to start your new year by staying ahead of the curve by acquiring the latest and most in-demand data skills. Game on to showcase your talent to the world by earning a Google Cloud Credential!

詳細

Cloud Run Functions を使用してサーバーレス アプリケーションを構築するコースを修了して、入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、 Google Cloud コンソールとコマンドラインを通じた Cloud Run functions の使用方法を学ぶことができます。」

詳細

Gen AI is leading the charge in reshaping the digital landscape. Whether you're a seasoned professional or a newcomer to the field, exploring Vertex AI opens doors to new possibilities, and obtaining a Google Cloud credential in this innovative technology can set you apart in the job market. Best part? No prior experience required.

詳細

Hey there! You're invited to game on with the Arcade Trivia for January 2024! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia badge!

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

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

「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門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、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Dataproc でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

詳細

「Generative AI Explorer - Vertex AI」コースには、 Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Vertex AI PaLM API ファミリーの text-bison、chat-bison、 textembedding-gecko などのモデルの使用方法を確認し、プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Vertex AI を活用した アイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約について 学びます。また、 Vertex AI カスタム トレーニングによって基盤モデルをチューニングし、Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法も学びます。

詳細

「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

このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI デベロッパー、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

詳細

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

「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。

詳細

「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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 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 このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

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。

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 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

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 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。

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、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

このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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