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Hugues Jérémie

メンバー加入日: 2022

ダイヤモンド リーグ

74797 ポイント
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 8月 17, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ Earned 8月 17, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: 基礎 Earned 8月 15, 2026 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化 Earned 8月 11, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 8月 3, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 8月 3, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 7月 29, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 7月 22, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 7月 21, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 7月 20, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 7月 16, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 4月 21, 2026 EDT
IAM による特権アクセス Earned 4月 20, 2026 EDT
Dialogue Design Earned 4月 20, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 4月 19, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 3月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 3月 13, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Gmail でカレンダーを使いこなす Earned 3月 12, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 3月 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets Earned 3月 10, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 3月 8, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create ‘What If’ Scenarios with AI Earned 3月 6, 2026 EST
AI Boost Bites: クリエイティブなマッシュアップ アーティストになる Earned 3月 5, 2026 EST
AI Boost Bites: 自分だけの世界を創る AI アート ディレクターになろう Earned 3月 4, 2026 EST
AI Boost Bites: 完璧なポートレートを作成する Earned 3月 3, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Research Hacks with NotebookLM Earned 3月 2, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data Earned 2月 27, 2026 EST
AI Boost Bites: AI でイベント計画を効率化する Earned 2月 26, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でリサーチを強化 Earned 2月 25, 2026 EST
AI Boost Bites: 大きな買い物も、AI の力で納得の決断を Earned 2月 24, 2026 EST
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned 2月 23, 2026 EST
AI Boost Bites: アイデアをアニメーション アートに Earned 2月 20, 2026 EST
AI Boost Bites: あなただけの AI チューター Earned 2月 19, 2026 EST
AI Boost Bites: 学習ガイドをゲームにする Earned 2月 18, 2026 EST
AI Boost Bites: 競合他社の戦略を数分で把握する Earned 2月 16, 2026 EST
AI Boost Bites: パーソナライズされた天気アプリを構築する Earned 2月 16, 2026 EST
AI Boost Bites: 3D 太陽系を作成する Earned 2月 13, 2026 EST
AI Boost Bites: 独自の生産性向上ツールを作成する Earned 2月 12, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini のガイド付き学習 Earned 2月 11, 2026 EST
AI Boost Bites: 独自のレトロ アーケード ゲームを作成する Earned 2月 9, 2026 EST
AI Boost Bites: 「Vibe DJ」になろう Earned 2月 5, 2026 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 大学のスカウト レポートを作成する Earned 2月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: ワンクリックでキャンペーンのビジュアルを作成する Earned 1月 30, 2026 EST
AI Boost Bites: ラフスケッチから機能的なアプリへ Earned 1月 28, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Reports Earned 1月 26, 2026 EST
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 1月 22, 2026 EST
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成 Earned 1月 20, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 1月 16, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Market Research Earned 1月 14, 2026 EST
[Deprecated]AI Boost Bites: NotebookLM Video Overviews Earned 1月 11, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Discover Sources in NotebookLM Earned 1月 8, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM Mind Maps Earned 1月 5, 2026 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 1月 1, 2026 EST
AI Boost Bites: メールのコンテンツ作成 Earned 12月 22, 2025 EST
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 12月 18, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 12月 15, 2025 EST
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 12月 11, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 12月 9, 2025 EST
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 12月 8, 2025 EST
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 12月 3, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 11月 30, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 11月 27, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 11月 25, 2025 EST
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 11月 24, 2025 EST
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 11月 19, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約 Earned 11月 18, 2025 EST
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 11月 14, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 11月 12, 2025 EST
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 11月 6, 2025 EST
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント Earned 11月 4, 2025 EST
Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築 Earned 10月 30, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 10月 29, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 8月 17, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 8月 6, 2025 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 7月 29, 2025 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 7月 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 7月 24, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 7月 16, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ Earned 7月 10, 2025 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 2, 2025 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 Earned 6月 25, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 6月 12, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 6月 2, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 5月 26, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 5月 26, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 5月 6, 2025 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築 Earned 4月 14, 2025 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 4月 14, 2025 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 4月 7, 2025 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 3月 18, 2025 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 3月 17, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 2月 25, 2025 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 2月 10, 2025 EST
ベースライン: インフラストラクチャ Earned 11月 8, 2024 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する Earned 11月 7, 2024 EST
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 11月 7, 2024 EST
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 10月 30, 2024 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 10月 29, 2024 EDT
Data Engineering on Google Cloud の概要 Earned 10月 29, 2024 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform Earned 10月 29, 2024 EDT
Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する Earned 9月 24, 2024 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築 Earned 8月 9, 2024 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する Earned 8月 1, 2024 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 28, 2024 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 7月 28, 2024 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 7月 27, 2024 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 7月 27, 2024 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 7月 27, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 3月 24, 2024 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 3月 24, 2024 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 3月 22, 2024 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 3月 22, 2024 EDT
アテンション機構 Earned 3月 22, 2024 EDT
画像生成の概要 Earned 3月 22, 2024 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 3月 19, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 3月 16, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 3月 14, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 3月 14, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 3月 14, 2024 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策 Earned 10月 12, 2023 EDT

AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。 モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。 モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。

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Google Cloud のネットワーキングは、6 部構成のコースシリーズです。6 部構成のコースシリーズの最初のコース「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」へようこそ。  このコースでは、ネットワーキングの基礎、Virtual Private Cloud（VPC）、VPC ネットワークの共有など、ネットワーキングの主なコンセプトに関する包括的な概要を説明します。また、ネットワークのロギング手法とモニタリング手法についても説明します。 

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。

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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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「Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング」の中級スキルバッジを獲得できるコースを修了すると、 現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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安全な Google Cloud ネットワークの構築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、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

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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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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。

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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ 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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。

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「IAM による特権アクセス」中級スキルバッジ コースを完了すると、 Identity and Access Management（IAM）、最小権限の原則、 一時的に昇格されたジャストインタイム（JIT）のアクセス権を使用したカスタム ロールと、 Identity-Aware Proxy（IAP）を使用したウェブ アプリケーションのセキュリティ保護のスキルを証明できます。

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78%—or nearly 8 in 10—business leaders say Google Cloud helps them stay ahead in the age of AI. A big part of that comes down to how teams build and connect intelligent systems. Here, you’ll build and manage conversational agents, and use speech-to-text and translation APIs to handle different types of input. You’ll also move from monolithic apps to microservices on GKE, connect workflows using webhooks, and use observability tools to keep track of what’s happening. IAM comes in as well to manage access where needed. It’s a practical look at how these pieces are used together in real setups.

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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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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 use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用して Google カレンダーを管理する方法を説明します。サイドパネルでスケジュールについて確認したり、メールに記載されている予定をワンクリックでカレンダーに追加したりできます。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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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、被写体とシーンを別々に生成し、最後のプロンプトでそれらを融合させて 1 枚の新しい「マッシュアップ」画像を作成する手法について説明します。

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この動画では、Gemini アプリのマルチターン編集を使用してシーンを段階的に作成する方法と、ある物体のスタイルを別の物体に適用して写真を「リミックス」する方法を紹介します。

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この動画では、Gemini アプリの新機能を使って、自分の顔の特徴（ライクネス）を維持したまま創造的な自画像を作成する方法や、複数の写真を組み合わせてまったく新しいシーンを作る方法を説明します。

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to manage a large-scale research project. You'll see how to upload all your documents to get summaries, ask deeper strategic questions to find key insights, and use the audio feature to listen to your findings on the go.

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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.

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この動画では、ブレインストーミングや運営の段取りからイベント後のフィードバック分析まで、AI アシスタントを活用して大規模なチームイベントの計画を効率化する方法を紹介します。

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この動画では、ペルソナの割り当て、出力形式の指定、包括的な競合分析のための検索のガイドなど、Gemini Deep Research を使用する際の上級者向けのヒントを紹介します。

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この動画では、Gemini Deep Research で詳細なプロンプトを活用し、複雑な購入の意思決定を自信を持って行うための、情報を統合した比較レポートを作成する方法を紹介します。

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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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この動画では、Gemini Canvas で説明的なテキスト プロンプトを使用して、キネティック タイポグラフィのような複雑なアニメーション ビジュアル アートを生成する方法を説明します。

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この動画では、カスタム Gem（再利用可能な AI アシスタント）を構築し、複数のメモや記事を構造化された学習ガイドに瞬時に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas に個人的なメモをアップロードし、シンプルなプロンプトを使用して、さまざまな質問形式のインタラクティブなクイズを作成する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Deep Research を使用して競合分析を自動化し、競合他社のマーケティング キャンペーンに関する包括的なレポートを数分で生成する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、パーソナライズされた天気アプリの動作するプロトタイプを構築、カスタマイズする方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、インタラクティブな 3D 太陽系シミュレーションを構築し、教育機能を追加する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas へのシンプルなプロンプトで機能とデザインを説明することで、ポモドーロ タイマーなどのカスタムの個人用ユーティリティ アプリを作成する方法を説明します。

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この動画では、Gemini のガイド付き学習機能の使い方を説明します。Gemini は、質問やインタラクティブなツールを通じて理解を深めるのに役立つ、コラボレーション AI パートナーです。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなプロンプトを使用して、三目並べのような独自のプレイ可能なゲームを構築、カスタマイズ、共有する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、カスタム コントロールと演奏可能なキーボードを備えた、完全にインタラクティブな音楽シンセサイザーを構築する方法を説明します。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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この動画では、Gemini Deep Research とクリエイティブなプロンプトを使用して、複雑な情報をスポーツのスカウト レポートやトーナメント表のような、楽しくパーソナライズされた分析に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas の [作成] メニューを使用して、大量のテキストをインフォグラフィックやウェブページなどのビジュアル アセットに瞬時に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas を使用して、アプリの簡単な図面を「バイブ コーディング」と呼ばれる手法で機能的なプロトタイプに変換する方法を説明します。

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

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This video covers how to use the Video Overviews feature in NotebookLM to automatically generate a short explainer video based on your source documents.

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This video covers how to use the 'Discover Sources' feature in NotebookLM to find and import relevant web-based sources directly into your research project.

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This video covers how to use the Mind Maps feature in NotebookLM to automatically create a visual representation of your sources, helping you understand connections and key concepts.

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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、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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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 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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この動画では、Gemini in Google スライドを使用して会議の要約を自動生成し、フォローアップ メールの下書きを作成する方法を説明します。これにより、会議後のワークフローを効率化し、時間を節約できます。

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この動画では、Google スプレッドシート内で Gemini の高度な AI 機能を活用し、技術やコーディングの知識がなくても、数分で簡単にデータを取得して分析情報を生成する方法を説明します。

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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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この動画では、独自の Brevity Gem を作成して、整理されていないメモや長いドキュメントを要約し、明確で簡潔な、経営幹部向けの要約に変換する方法について説明します。

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この動画では、Gemini と Apps Script を使用して Google Workspace 全体で手動タスクを自動化する方法について説明します。Google スプレッドシートで「完了」とマークされていないタスクについて、リマインダー メールの下書きを自動作成する Apps Script コードを生成するよう Gemini に指示する方法を学びます。技術的な専門知識がほとんどなくてもワークフローを自動化できるため、より重要な作業に時間を割くことができ、手動でのフォローアップも不要になります。

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This video covers how you can leverage Notebook LM to "eat the frog" on your to-do list by automating complex tasks like summarizing legislation and mapping services, saving you hours of work.

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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、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、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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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、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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「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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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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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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「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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このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

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この動画では、AI を使用して戦略の弱点や隠れた前提を特定する方法について説明します。AI プロンプトを使用して計画を簡単にストレステストし、ギャップを明らかにして戦略的思考を強化する「弱点を洗い出す」方法を学びます。

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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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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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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI

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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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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。

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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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「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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「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。

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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用して Infrastructure as Code を実装し、その主要な特性と機能を使って Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。 また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築、管理する実践的な演習を受けられます。

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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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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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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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これは、Google Cloud Essentials よりもレベルの高い内容の練習機会を求めている初心者のクラウド デベロッパーに おすすめのコースです。Cloud Storage だけでなく、 Monitoring や Cloud Run functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、 実践的な経験を積むことが可能です。また、 あらゆる Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けることができます。

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「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。

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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 開発者、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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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。

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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、Google Cloud におけるデータ エンジニアリング、データ エンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データ エンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

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「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。

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このコースでは、ストリーミング データ パイプラインの構築時に直面する実際の問題を解決するために、実践的な演習を行います。ポイントは、Google Cloud プロダクトを使用して、絶えず流れ続けるデータを効果的に管理することです。

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この中級コースでは、Google Cloud で堅牢なバッチデータ パイプラインを設計、構築、最適化する方法を学習します。基本的なデータ処理から一歩進んで、大規模なデータ変換と効率的なワークフロー オーケストレーションを確認します。この内容は、タイムリーなビジネス インテリジェンスと重要なレポートの作成に不可欠です。 実装に Apache Beam 用の Dataflow と Apache Spark 向け Serverless（Dataproc Serverless）を使用する実践的な演習を行い、パイプラインの信頼性の確保と効果的な運用を実現するために、データの品質、モニタリング、アラートに関する重要な考慮事項に対処します。データ ウェアハウジング、ETL / ELT、SQL、Python、Google Cloud のコンセプトに関する基本的な知識があることが推奨されます。

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データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。

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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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このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト 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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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

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このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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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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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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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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Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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