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Loleit Peter

メンバー加入日: 2025

ゴールドリーグ

42358 ポイント
ベクトル検索とエンベディング Earned 10月 1, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 8月 19, 2025 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 8月 16, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 8月 16, 2025 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 8月 15, 2025 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 8月 15, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 8月 13, 2025 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 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 8月 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: "Eat the Frog" with NotebookLM Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 8月 13, 2025 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 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 8月 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 8月 13, 2025 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 8月 13, 2025 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 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 8月 13, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 8月 13, 2025 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 8月 13, 2025 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 8月 12, 2025 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 8月 12, 2025 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 8月 12, 2025 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 8月 11, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 8月 11, 2025 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 8月 11, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 8月 10, 2025 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 8月 10, 2025 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 8月 10, 2025 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 8月 3, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 8月 1, 2025 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 8月 1, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 8月 1, 2025 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 8月 1, 2025 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 7月 21, 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 21, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータ分析の概要 Earned 7月 21, 2025 EDT
画像生成の概要 Earned 7月 19, 2025 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 7月 19, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 7月 19, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 7月 18, 2025 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント Earned 7月 18, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 7月 18, 2025 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 7月 18, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 7月 18, 2025 EDT
アテンション機構 Earned 7月 18, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 7月 17, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 7月 17, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 7月 17, 2025 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 14, 2025 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 14, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 14, 2025 EDT

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、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。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 AI のプライバシーと安全性の推奨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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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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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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「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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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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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 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、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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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 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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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、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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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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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。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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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。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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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。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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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。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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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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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。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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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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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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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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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、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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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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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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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、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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これは、5 つのコースからなる「Google Cloud データ アナリティクス認定証」プログラムの 1 つ目のコースです。このコースでは、クラウドデータ分析とは何かについて、そしてデータの取得、保存、処理、可視化に関連するクラウド データ アナリストの役割と責任について学びます。受講者は、Google Cloud ベースのツール（BigQuery や Cloud Storage など）のアーキテクチャと、それらを使用してデータを効果的に整理、提示し、レポートを作成する方法を確認します。

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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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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 デベロッパー、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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このコースでは、BigQuery で検索拡張生成（RAG）ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

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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、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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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、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、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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「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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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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