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Ansari Mohammad

メンバー加入日: 2025

Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス Earned 12月 25, 2025 EST
Google Cloud 環境での DevSecOps の使用 Earned 12月 25, 2025 EST
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 12月 22, 2025 EST
Cloud Armor を使用したネットワークの保護 Earned 12月 22, 2025 EST
Google Kubernetes Engine のベスト プラクティス: セキュリティ Earned 12月 22, 2025 EST
Google Cloud でのオブザーバビリティ Earned 12月 21, 2025 EST
認定資格の学習ガイドを作成する: PCSE 認定試験対策 Earned 12月 20, 2025 EST
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 12月 18, 2025 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 12月 18, 2025 EST
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 12月 18, 2025 EST
NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 Earned 12月 18, 2025 EST
Google Kubernetes Engine のネットワークの構成 Earned 12月 18, 2025 EST
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 12月 17, 2025 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 12月 17, 2025 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 16, 2025 EST
Cloud Next Generation Firewall のニーズを計画する Earned 12月 16, 2025 EST
Cloud Next Generation Firewall の概要 Earned 12月 16, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: ハイブリッド クラウドとマルチクラウド Earned 12月 16, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ Earned 12月 16, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク セキュリティ Earned 12月 16, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: ロード バランシング Earned 12月 15, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: ルーティングとアドレス指定 Earned 12月 15, 2025 EST
Google Cloud のネットワーキング: 基礎 Earned 12月 14, 2025 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PCNE 認定試験対策 Earned 12月 14, 2025 EST
[DEPRECATED] ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 12月 13, 2025 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 12月 13, 2025 EST
[DEPRECATED] データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 12月 11, 2025 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 12月 11, 2025 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 12月 11, 2025 EST
責任ある AI の概要 Earned 12月 10, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 12月 10, 2025 EST
生成 AI の概要 Earned 12月 10, 2025 EST
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 9月 7, 2025 EDT

この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Storage アクセス制御テクノロジー、セキュリティ キー、顧客指定の暗号鍵、API アクセス制御、スコーピング、Shielded VM、暗号化、署名付き URL など、安全な Google Cloud ソリューションを構築するためのコンポーネントについて学習し、演習を行います。また、Kubernetes 環境の保護についても説明します。

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このコースでは、Google Cloud で安全かつ効率的な DevSecOps プラクティスを実践するための基本的なスキルを学びます。Artifact Registry、Cloud Build、 Cloud Deploy、Binary Authorization などの Google Cloud サービスを使用して開発パイプラインを保護する方法を学びます。これにより、 CI/CD パイプライン全体でセキュリティ制御を使用して、コンテナ化されたアプリケーションをビルド、テスト、デプロイできます。

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「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。

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Google Cloud におけるデプロイを安全に保つ方法を学びます。 次の内容が含まれます。：Cloud Armor の bot 管理を使用して bot のリスクを低減し、 自動化クライアントからのアクセスをコントロールする方法、Cloud Armor の拒否リストを使って Google Cloud のエッジにおける HTTP(S) ロードバランサへのアクセスを制限または許可する方法、 Cloud Armor セキュリティポリシーを適用して Cloud CDN と Google Cloud Storage でキャッシュ オブジェクトへのアクセスを制限する方法、 そしてCloud Armor WAF ルールを使用して一般的な脆弱性を軽減する方法。

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Anthos を使ってみましょう。 この Google Kubernetes Engine 中心のベスト プラクティス ハンズオン ラボ シリーズでは、 GKE 本番環境をデプロイおよび管理する際のセキュリティのスケーリング に焦点を当てます。具体的には、ロールベース アクセス制御、セキュリティ強化、 VPC ネットワーキング、バイナリ承認について学びます。

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2 部構成でお届けするコースシリーズの第 2 部「Google Cloud でのオブザーバビリティ」へようこそ。このコースを受講する前に、パート 1 の「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」を修了することをおすすめします。このコースでは、Error Reporting、Cloud Trace、Cloud Profiler などのアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学びます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Security Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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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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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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NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 コースを修了して中級の スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Network Connectivity Center を使用して、オンプレミス、クラウド エンタープライズ ネットワーク、ハイブリッド ネットワークを接続し、 それらを Google Cloud 上の単一の一元化されたハブを介して、スポークとして管理する方法を学びます。

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このコースでは、Google Kubernetes Engine（GKE）の基本的なネットワーキングについて学習します。書面による講義、ハンズオン ラボ演習、クイズを通して、サービスを設定し、通信を促進し、GKE アプリケーションへのセキュアなアクセスを構成する方法を学びます。

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Google Cloud のロギングとモニタリング、オブザーバビリティの 2 部構成コースへようこそGoogle Cloudの運用のコアとなるツールを大きく 2 つに分類すると、運用に関連するものと、アプリケーション パフォーマンス管理に関連するものに分かれます。本コース「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」では、運用に役立つロギング、モニタリング、サービス モニタリングについて学習します。このコースを受講したら、パート 2 の「Google Cloud でのオブザーバビリティ」を受講して、利用可能なアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学ぶことをおすすめします。

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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。

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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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重要なアセットとコンプライアンス要件を特定する。

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このトレーニング コースでは、Cloud NGFW の概要を説明します。トピックには、Cloud NGFW が提供する一元化されたファイアウォール管理、一元化されたファイアウォールの可視性、高度な脅威保護、ファイアウォール インサイトなどが含まれます。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 6 番目のコース「ハイブリッド クラウドとマルチクラウド」へようこそ。最初のモジュールでは、Google Cloud のさまざまな接続オプションを説明します。Cloud Interconnect について掘り下げ、その種類とそれぞれの機能を確認します。2 番目のモジュールでは Cloud VPN の実装、高可用性 VPN トポロジ、Network Connectivity Center（NCC）による管理の効率化について説明します。このコースを修了すると、オンプレミス ネットワークや他のクラウド ネットワークを Google Cloud に拡張するためのさまざまな接続オプションについて説明できるようになります。また、Google Cloud の各種のハイブリッドおよびマルチクラウド接続サービスが特定のユースケースに適しているかどうかを検討する方法についても理解できます。さっそく始めましょう。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。 モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。 モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 4 番目のコース「ネットワーク セキュリティ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud ネットワーク インフラストラクチャを保護するためのサービスについて詳しく学びます。 最初のモジュールである「分散型サービス拒否攻撃（DDoS）からの保護」では、分散型サービス拒否攻撃（DDoS）に対してネットワークを強化し、中断のないサービスの可用性を確保する方法について説明します。 2 番目のモジュールである「VPC ネットワークへのアクセス制御」では、ネットワーク アクセス制御を学習し、誰がどのようにリソースにアクセスできるかについての権限を定義できるようにします。 最後に、3 番目のモジュールである「高度なセキュリティのモニタリングと分析」では、潜在的な脅威をプロアクティブに検出して対応し、Google Cloud 環境の安全性と復元力を維持する方法を検討します。 このコースを終えると、Google Cloud ネットワーク セキュリティについて包括的に理解できるようになります。

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このトレーニング コースは、「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」コースで説明したコンセプトをベースに構築されています。プレゼンテーションやデモ、ラボを通じて、ロード バランシング について詳しく学び、実装します。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 2 番目のコース「ルーティングとアドレス指定」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud のネットワーク機能に関連するルーティングとアドレス指定の中核となるコンセプトについて説明します。 モジュール 1 では、Google Cloud でのネットワーク ルーティングとアドレス指定について学習し、IPv4 のルーティング、お客様所有 IP アドレスの使用、Cloud DNS の設定などの主要な構成要素を取り上げることで、基礎知識を身に付けます。モジュール 2 では、プライベート接続のオプションに話題を移し、内部 IP アドレスを使用して Google やその他のサービスにプライベート アクセスするユースケースや手法について説明します。 このコースを修了すると、Google Cloud 内のネットワーク トラフィックを効果的にルーティングおよびアドレス指定する方法をしっかりと把握できるようになります。

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Google Cloud のネットワーキングは、6 部構成のコースシリーズです。6 部構成のコースシリーズの最初のコース「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」へようこそ。  このコースでは、ネットワーキングの基礎、Virtual Private Cloud（VPC）、VPC ネットワークの共有など、ネットワーキングの主なコンセプトに関する包括的な概要を説明します。また、ネットワークのロギング手法とモニタリング手法についても説明します。 

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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Network Engineer 認定試験に向けた自分専用の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、ノートブックにソースを追加して、Gemini Notebook のエクスペリエンスを試験勉強用にパーソナライズする方法を学びます。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。 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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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフロー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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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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「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。

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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。

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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。

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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