Hafiz Fassya Muhammad
メンバー加入日: 2026
ダイヤモンド リーグ
3978 ポイント
Arcade Simulator: Network Security Engineer
Earned 8月 17, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護
Earned 8月 15, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 8月 10, 2026 EDT
組織向けに Gemini Code Assist を構成する
Earned 8月 9, 2026 EDT
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする
Earned 8月 7, 2026 EDT
Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築
Earned 7月 31, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect
Earned 7月 31, 2026 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini
Earned 7月 16, 2026 EDT
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する
Earned 7月 15, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 7月 14, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 7月 12, 2026 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 7月 11, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 7月 11, 2026 EDT
Welcome to this month's Arcade Simulator where you will step into the shoes of a Network Security Engineer. In this simulation, you'll first lock down access control across your infrastructure—crafting custom IAM roles, scripting permissions, and setting up Identity-Aware Proxy to secure user authentication without traditional VPNs. Then, you'll take control of hybrid enterprise topology, using Network Connectivity Center to link multi-cloud networks, VPCs, and site-to-site HA-VPNs. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to eliminate access blind spots, secure cross-cloud traffic, and build a fortress-grade network on Google Cloud.
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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。
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AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。
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このコースは、Google Cloud コンソールの基本的な知識があり、組織の Gemini Code Assist の構成を担当する Google Cloud 開発者と DevOps エンジニアを対象としています。このコースでは、Gemini Code Assist の利点を紹介し、さまざまな Gemini Code Assist エディションの機能を比較します。また、組織内で Gemini Code Assist を構成して管理する方法も説明します。
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AI 推論は、トレーニング済み ML モデルを使用し、学習したパターンを適用することで、新しい未知のデータについて予測を行うプロセスです。このコースは、Cloud Run に AI 推論サービスを迅速にデプロイする方法に関心のある開発者、データ サイエンティスト、ML エンジニアを対象としています。クラウドベースのサーバーレス アプリケーション デプロイ ソリューションに精通しているものの、Google Cloud サーバーレス プロダクトを使用して AI 推論を実行した経験がない方に適しています。
このコースでは、GPU を使用して AI 推論用のモデルをデプロイし、生成 AI アプリをデータ ストレージ サービスと統合する例を紹介します。
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「Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Knowledge Catalog を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Knowledge Catalog でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。
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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.
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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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あらゆるレベルの開発者を対象としたこのコースでは、Google Cloud の AI を活用したアプリ開発支援ソリューション、Gemini Code Assist のコア機能について学習します。インテリジェントなコードの提案や予測入力から、リアルタイムのエラー検出やリファクタリング支援まで、Gemini Code Assist を活用して生産性とコードの質を大幅に向上させてより生産的で楽しめる作業に集中するために、貴重な時間を節約する方法をご紹介します。
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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。
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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。
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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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