Meekaew Boonyapon
メンバー加入日: 2025
ゴールドリーグ
17765 ポイント
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned 3月 28, 2025 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned 3月 27, 2025 EDT
[DEPRECATED] データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini
Earned 3月 27, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned 3月 27, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎
Earned 3月 27, 2025 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装
Earned 3月 26, 2025 EDT
Lakehouse データの保護
Earned 3月 25, 2025 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 3月 24, 2025 EDT
安全なソフトウェア デリバリー
Earned 3月 24, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める
Earned 3月 23, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する
Earned 3月 22, 2025 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築
Earned 3月 21, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性
Earned 3月 19, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計
Earned 3月 17, 2025 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる
Earned 3月 17, 2025 EDT
In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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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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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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「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。
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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。
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「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。
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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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「安全なソフトウェア デリバリー」の中級スキルバッジを獲得すると、DevSecOps の原則に沿って、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC） にセキュリティをプロアクティブに統合するスキルを証明できます。 Google Kubernetes Engine（GKE）と Cloud Run を活用して安全なコンテナ イメージのデプロイを行う方法、自動化された脆弱性スキャンを実装してリスクを事前に特定する方法、 Artifact Registry を使用してアプリケーション開発を効率化しながらセキュリティに重点を置く方法を学びます。さらに、堅牢な開発プロセスを実現する Cloud Build の統合スキルや、環境をきめ細かく制御するアドミッション コントロール ポリシーの実装スキルも習得できます。」
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このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。
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このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。
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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、
Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。
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このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。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 AI のプライバシーと安全性の推奨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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「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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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。
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