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Kumar Ujjawal

メンバー加入日: 2026

ダイヤモンド リーグ

12600 ポイント
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 6月 23, 2026 EDT
AI Boost Bites: カスタム プロンプトを使用したパーソナライズ Earned 6月 20, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約 Earned 6月 20, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 6月 18, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 6月 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 6月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 6月 14, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build a Personalized Weather App Earned 6月 14, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント Earned 6月 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create the Perfect Portrait Earned 6月 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Guided Learning with Gemini Earned 6月 11, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 6月 9, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする Earned 6月 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 6月 7, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 6月 6, 2026 EDT
本番環境でエージェントを構築してデプロイする Earned 6月 6, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築 Earned 6月 5, 2026 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 6月 3, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 6月 1, 2026 EDT
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned 6月 1, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 5月 31, 2026 EDT
AI エージェントの概要 Earned 5月 29, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: How Google's L&D Uses AI for Strategy Earned 5月 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 5月 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: メールのコンテンツ作成 Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI を使ってエグゼクティブのコミュニケーションを強化 Earned 5月 27, 2026 EDT
[Deprecated] AI Boost Bites: Build a Custom AI Teammate Earned 5月 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 5月 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Shareable Gems Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your Personal AI Tutor Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成 Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Your AI Strategic Partner Earned 5月 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini の画像からスプレッドシートへの変換ハック Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 5月 27, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 5月 27, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 5月 27, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 4月 24, 2026 EDT

This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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この動画では、Google Workspace で Gemini の結果をカスタマイズする方法について説明します。「@」記号を使用してドキュメントや研究論文をプロンプトに直接組み込み、ニーズに合わせてカスタマイズされた、より的を絞った関連性の高い AI 出力を得る方法を学びます。

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この動画では、Gemini を使用して Google Workspace の長いドキュメントを要約し、必要な情報をすばやく取得して時間を節約する方法について説明します。Gemini を使用してドキュメント全体または選択したテキストのみを要約する方法と、Gemini in ドライブを使用して複数のファイルを要約する方法を学びます。

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この動画では、Google ドキュメントで Gemini の高度な AI 機能を活用して、アイデアのブレインストーミング、さまざまなマーケティング コンテンツの下書き、チームとのコラボレーションを行う方法について説明します。

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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この動画では、Google ドキュメントの「自動化作成サポート」機能を使用して、ドライブ内の他のファイルのコンテンツを参照しながら、書式設定された完全なドキュメントを生成する方法を説明します。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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In this video, you'll learn to build a working prototype of a personalized weather app using Gemini Canvas. You'll see how to specify the cities for a 7-day forecast and then use a follow-up prompt to change the app's theme to a minimal, dark mode interface.

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この動画では、反復的なタスクを自動化し、生産性を大幅に向上させる高度な AI 機能である Gemini Gems を作成する方法について説明します。

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In this video, you'll learn to create imaginative portraits in the Gemini app that maintain your likeness. You'll see how to use the "Subject, Action, Scene, Style" formula for better prompts, transport yourself into a vintage photo, and combine a photo of yourself and your dog into one new image.

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In this video, you'll learn to use the Guided Learning experience in Gemini to build a deep understanding of any topic. You'll see how to start a conversation, engage with Gemini's probing questions, and use interactive tools like diagrams and quizzes to guide your learning journey.

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This video covers how to use NotebookLM for common marketing tasks like analyzing customer feedback, conducting market research, and generating content ideas.

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エージェントを localhost から本番環境に移行します。このコースでは、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine と Cloud Run にデプロイする方法を学びます。メモリバンクを使用するセッション間メモリについても、任意で受講できます。

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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Google の Agent Development Kit（ADK）と Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャを使用したマルチ エージェント システムのアーキテクチャとデプロイについて確認します。サーバーレスの Cloud Run から高パフォーマンスの GKE まで、最適なホスティング環境を特定しながら、階層型エージェント ツリーと決定論的ワークフロー エージェントを設計する方法を学びます。これにより、セキュリティとスケーラビリティに優れた、プロダクション レディな AI エージェントの構築が可能になります。

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Agent Development Kit（ADK）を使用して、複雑でプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法について学習します。このコースでは、ADK のオープンソース フレームワークについて学び、簡単なプロンプト エンジニアリングから、エンタープライズ クラスのマルチエージェント システムに適したコードファーストの構造化ソフトウェア開発アプローチに移行する方法を習得します。

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.

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このコースでは、AI エージェントの基礎について解説し、エージェントが現実の場面でどのように真価を発揮するのかを確認します。自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したいと考えている開発者、アーキテクト、技術的意思決定者にとっての基盤となります。

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AI エージェントのコンセプトの概要を理解したうえで、AI エージェントが自律的なアクションと推論を使用して複雑な問題を解決する仕組みを学習します。また、エージェントがユーザーに代わって学習、計画し、目標を達成できるようにする技術的アーキテクチャ（モデル、ツール、オーケストレーション）について学びます。

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In this video, you'll learn to build a smarter L&D strategy using AI. Master the art of using NotebookLM to find the "needle in the haystack" within your data, and use Gemini to refine your ideas and communicate your plan effectively to busy executives.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this video, you'll learn to create "what if" scenarios using AI's reasoning. You'll see how to set a "before" scene with a person holding a cake, prompt an action by asking "what would happen if they tripped?", and let the AI generate the plausible "after" image of the cake falling.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用して新しいメールの下書きを作成する方法、トーンを調整する方法、ドライブ ファイルのコンテキストを使用して返信する方法、スマート リプライの候補を使用する方法について説明します。

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この動画では、Gemini Gem を活用して、リーダー独自の口調で信頼性の高いソーシャル メディア投稿を作成する方法を説明します。文章のサンプルと明確な指示で Gem をトレーニングすることで、経営幹部のソーシャル プレゼンスを拡大するという課題を克服する方法を学びます。魅力的な投稿をすばやく生成し、時間を節約しながらソート リーダーシップを強化し、信頼性を確保する方法を学びます。

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In this video, you'll learn to customize NotebookLM to fit specific business needs. Master the art of defining personas—from "Help Center Assistant" to "Sales Advisor"—to turn your documents into interactive tools that answer questions, teach concepts, and role-play scenarios.

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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This video covers how NotebookLM's Reports feature dynamically suggests formats to help you create customized, trustworthy analyses of your documents with ease.

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This video covers how to use the "Share" feature in Gemini to distribute custom Gems to teammates, managing permissions and file access to scale expertise across your organization.

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In this video, you'll learn to build a reusable, custom "Study Guide Gem." You'll see how to write the core instructions for your Gem once, and then use it again and again to transform messy notes and articles into a perfectly structured study guide with a summary, outline, and glossary.

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In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.

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この動画では、Gemini Advanced を使用してトピックを調査し、プレゼンテーションの概要を作成してから、Gemini in Google ドキュメントを使用して要点を生成する方法を説明します。

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In this video, you'll learn to build a custom Gemini Gem that acts as your personal executive advisor. Master the art of defining instructions and uploading "knowledge" files to create a partner that helps you strategize and lead with confidence.

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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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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この動画では、Gemini を使用して、面倒な手動データ入力を排除する方法について説明します。PDF、紙、画像などのデータから写真やスクリーンショットを撮り、Gemini に指示して構造化された Google スプレッドシートに即座に変換する方法を学びます。Gemini をデータ入力アシスタントとして活用し、データ文字起こしにかかる時間を大幅に短縮する簡単な方法をご紹介します。撮影して、プロンプトを入力し、エクスポートするだけです。

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この動画では、効果的な AI コミュニケーションのためのプロンプト エンジニアリングの基本について説明します。シンプルなフレームワーク（ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマット）を学び、明確なプロンプトを作成して、Gemini in Google Workspace からより良い結果をより迅速に得られるようにします。自然言語を使用し、具体的に指示し、反復処理を行って、最適な AI アシスタントを実現する方法を学びます。

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。

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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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