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Kumar Chetan

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

18270 ポイント
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 11月 14, 2025 EST
Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ Earned 12月 3, 2024 EST
Apigee API プラットフォームを使用した API の設計と基礎 Earned 9月 6, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 9月 5, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 8月 13, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 8月 4, 2024 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 8月 3, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 3, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 3, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 3, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 6月 24, 2024 EDT

この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。

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このコースでは、API のセキュリティを確保する方法を学びます。API のセキュリティ上の懸念事項について確認し、REST API の主要な認証方法である OAuth について学びます。JSON Web Token（JWT）と連携セキュリティについても学習します。また、不正なリクエストに対するセキュリティ保護、パブリック ネットワークを介した安全なリクエストの送信、Apigee ユーザーからデータを保護する方法についても学びます。 講義、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの 2 つ目のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」コースを受講してください。

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このコースでは、API を設計する方法と、OpenAPI 仕様を使用してそれらを文書化する方法を学びます。API のライフサイクルについて理解し、Apigee API プラットフォームがそのライフサイクルのあらゆる側面の管理にどのように役立つかを学びます。また、API プロキシを使用して API を設計する方法と、アプリ デベロッパー向けに API を API プロダクトとしてパッケージ化する方法を学びます。 レッスン、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ」コースを受講してください。

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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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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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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 での Kubernetes の管理」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、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。

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