Bhasyam Rakesh
メンバー加入日: 2024
シルバーリーグ
33893 ポイント
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ
Earned 8月 3, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 8月 1, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 8月 1, 2025 EDT
生成 AI の概要
Earned 8月 1, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: 特徴の管理
Earned 8月 1, 2025 EDT
本番環境 ML システム
Earned 8月 1, 2025 EDT
ML オペレーション（MLOps）: 概要
Earned 7月 31, 2025 EDT
Google Cloud での Keras を使った ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ
Earned 7月 26, 2025 EDT
[DEPRECATED] 特徴量エンジニアリング
Earned 7月 26, 2025 EDT
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 7月 23, 2025 EDT
Vertex AI でノートブックを使用する
Earned 7月 23, 2025 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 7月 18, 2025 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 7月 13, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 6月 20, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 6月 19, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 6月 19, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 6月 19, 2025 EDT
Create media search and media recommendations applications with AI Applications
Earned 6月 4, 2025 EDT
Recommendations with AI Applications
Earned 6月 3, 2025 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide
Earned 5月 29, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 5月 27, 2025 EDT
Arcade TechCare
Earned 4月 15, 2025 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求
Earned 2月 16, 2025 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション
Earned 2月 13, 2025 EST
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装
Earned 1月 30, 2025 EST
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション
Earned 1月 23, 2025 EST
Google Cloud の AI を活用したイノベーション
Earned 1月 23, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI
Earned 1月 2, 2025 EST
Document AI: Building a Custom Document Extractor
Earned 1月 2, 2025 EST
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
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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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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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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。
受講者は、SDK レイヤで Vertex AI Feature Store のストリーミング取り込みを使用する実践的な演習を受けられます。
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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。
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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。
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このコースでは、TensorFlow と Keras を使用した ML モデルの構築、ML モデルの精度の向上、スケーリングに対応した ML モデルの作成について取り上げます。
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このコースでは、Vertex AI Feature Store を使用するメリット、ML モデルの精度を向上させる方法、最も有効な特徴を抽出できるデータ列の見極め方について説明します。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlow を使用した特徴量エンジニアリングに関するコンテンツとラボも用意されています。
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「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。
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このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法について説明します。
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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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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。
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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。
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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。
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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えつつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。
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「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまな種類のデータが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。
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Complete the Create media search and media recommendations applications with AI Applications skill badge to demonstrate your ability to create, configure, and access media search and recommendations applications using AI Applications.
Please note that AI Applications was previously named Agent Builder, so you may encounter this older name within the lab content.
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 assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.
When you complete this course, you can earn the badge displayed here and claim it on Credly! Boost your cloud career by showing the world the skills you have developed!
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Do you want to keep your users engaged by suggesting content they'll love?
This course equips you with the skills to build a cutting-edge recommendations app using your own data with no prior machine learning knowledge. You learn to leverage AI Applications to build recommendation applications so that audiences can discover more personalized content, like what to watch or read next, with Google-quality results customized using optimization objectives.
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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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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルやプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。
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Learn how to streamline healthcare data management with cloud technology. In these hands-on labs, you'll work with FHIR and HL7v2 data using the Healthcare API, de-identify medical images, and build a secure data lake on Cloud Storage. You'll also explore ways to cut cost and process large datasets with Cloud Dataproc. Whether it's managing patient records or securing sensitive data, these labs will equip you with the skills to enhance healthcare technology.
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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
詳細
デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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「Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装」スキルバッジ 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、Cloud Storage バケットの作成方法、 Cloud Storage コマンドラインの使用方法、バケットロックを使用してバケットでオブジェクトを保護する方法を 学ぶことができます。
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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。
このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。
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This skill badge course is designed to offer hands-on experience through labs, enabling participants to master Document AI for document processing and extraction tasks. By the end of the course, participants will be proficient in creating and testing Document AI processors, customizing document extraction using Document AI Workbench, and building custom processors to tackle real-world document processing challenges.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with building a Custom Doc Extractor using the Google Cloud AI solution. The following will be addressed:
Service: Document AI
Task: Extract fields
Processors: Custom Document Extractor and Document Splitter
Prediction: Using Endpoint to programmatically extract fields
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