[DEPRECATED] The Skills Challenge at Next 2025
Earned 3月 14, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI
Earned 3月 14, 2025 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 9, 2025 EDT
Gemini for Google Workspace の概要
Earned 3月 9, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 3月 7, 2025 EST
責任ある AI の概要
Earned 3月 2, 2025 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 3月 2, 2025 EST
生成 AI の概要
Earned 3月 2, 2025 EST
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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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ 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、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。
This Course is utilized to certify completion of The Skills Challenge at Next 2025.
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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.
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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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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供するアドオンです。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。
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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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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。
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 4月 26, 2026 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini
Earned 4月 10, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE
Earned 7月 29, 2025 EDT
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する
Earned 6月 4, 2025 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 3月 15, 2025 EDT
[DEPRECATED] The Skills Challenge at Next 2025
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Introduction to Security in the World of AI
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責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
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Gemini for Google Workspace の概要
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生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
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責任ある AI の概要
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大規模言語モデルの概要
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生成 AI の概要
Earned 3月 2, 2025 EST