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N Supreeth

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

5000 ポイント
Google Cloud の費用の把握 Earned 6月 3, 2022 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 6月 2, 2022 EDT
Build Apps & Websites with Firebase Earned 6月 2, 2022 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 6月 1, 2022 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 6月 1, 2022 EDT
機械学習API Earned 6月 1, 2022 EDT
Workspace: アドオン Earned 5月 6, 2022 EDT
ML 入門: 画像処理 Earned 5月 5, 2022 EDT
ML 入門: 言語処理 Earned 5月 5, 2022 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 5月 5, 2022 EDT
ベースライン: データ、ML、AI Earned 5月 2, 2022 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 5月 1, 2022 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 4月 30, 2022 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 4月 30, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 4月 30, 2022 EDT

このコースは、技術または財務の担当者で Google Cloud の費用の管理を担う方に最適です。請求先アカウントを設定する方法、 リソースを整理する方法、請求アクセス権限を管理する方法を学びます。 ハンズオンラボでは、請求書を表示する方法、BigQuery や Google スプレッドシートを使用して課金データを分析する方法、 Data Studio を使用してカスタムの課金ダッシュボードを作成する方法を習得します。動画で紹介されている関連資料には、 こちらの参考資料ドキュメントからアクセスできます。

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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. 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 skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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 this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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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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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。

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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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このハンズオンラボのコレクションでは、 Google Cloud サービスおよびツールと Workspace アプリケーションを統合する効果を実証します。Node.js を使用してアンケート ボットを構築したり、 Natural Language API を使用して Google ドキュメント内の感情を認識したり、 Apps スクリプトを使用して chat bot を構築したりします。

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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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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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「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、Managed Service for Apache Spark 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。

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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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「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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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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「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。

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この入門レベルのコースでは、 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。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。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の実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

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