メンバー加入日: 2025
Arcade February 2026 Sprint 1
Earned 2月 21, 2026 EST
From Foundations To Wonders
Earned 2月 16, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model
Earned 1月 25, 2026 EST
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 1月 14, 2026 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 1月 11, 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 12月 28, 2025 EST
生成 AI の概要
Earned 12月 27, 2025 EST
This month's Arcade Sprint 1 is live! It's designed for quick learning. Since the labs are open all month, there's no rush; just jump in when you have the time. You'll earn 1 Arcade Point and a new skill with each step. It's that simple: grab your point and keep the momentum going!
As Pup and Kit move through the city between matches—booking plans on the fly, exploring structures built to last, and navigating busy streets—the story reflects what it takes to keep systems running smoothly behind the scenes. From securing storage and shaping networks to improving performance, reliability, and cost efficiency, these labs echo the quiet work that makes flexibility possible. Along the way, hands-on challenges and quizzes sharpen decision-making, so when it’s time for the next big play, everything is ready to perform.
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.
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。
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。
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。
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。