Barajas Hernández Karla Daniela
メンバー加入日: 2023
ダイヤモンド リーグ
5568 ポイント
Build Agent Skills with Google
Earned 9月 14, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張
Earned 9月 7, 2026 EDT
エージェントのメモリと状態を管理する
Earned 9月 1, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する
Earned 8月 28, 2026 EDT
エージェント戦略: 調査、設計、プロトタイプ
Earned 8月 26, 2026 EDT
Google Cloud エージェントの把握
Earned 8月 24, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする
Earned 5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 5月 6, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: 基礎
Earned 5月 5, 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 4月 27, 2026 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ
Earned 10月 13, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 10月 13, 2023 EDT
画像生成の概要
Earned 8月 23, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 7月 25, 2023 EDT
責任ある AI の概要
Earned 7月 25, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 7月 25, 2023 EDT
生成 AI の概要
Earned 7月 25, 2023 EDT
Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.
詳細
高度な構成を備えたエージェントを構築できたら、次はエージェントに実際の機能を付与します。ウェブの検索、コードの実行、データベースのクエリ、カスタム アクションの実行を可能にするツールをエージェントに搭載します。エージェントを、インテリジェントな応答者から行動を起こす有能なアシスタントへと変貌させます。
詳細
クエリに応答する基本的な LLM エージェントを構築したら、次はこれをステートフルにします。セッション状態を使用して、コンテキストを維持し、ユーザーの設定を記憶し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するエージェントを構築します。エージェントを、ステートレスな応答者からインテリジェントなアシスタントに変貌させます。
Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。
コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください
詳細
初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。
コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。
詳細
調査、設計、プロトタイプの 3 要素で構成されるエージェント戦略で、未来を切り拓きましょう。このコースでは、Google のエージェント型 AI 変革フレームワークを習得します。また、chatbot から自律的なチームメイトへの進化を実現することができます。小売業者のユースケースを通じて、ビジネス価値の定量化、AI プロジェクトの優先順位付け、クリティカル ユーザー ジャーニーのマッピング、Google AI Studio や Gemini Enterprise などのノーコード ツールを使用した機能プロトタイプの構築について学びます。このコースでは、ビジネス リーダーと技術リーダーが組織をエージェント型 AI の時代へと導くために必要な、確固たるロードマップを提供します。
詳細
このコースでは、Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、会話エージェント、Agent Development Kit など、Google Cloud のエージェント プラットフォームに関する包括的な概要を説明します。受講者は、各サービスの固有の機能を理解し、ユースケースごとに最適なソリューションを見極められるようになります。また、検索およびチャット アプリケーションを作成するための基礎知識を習得します。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
このコースは、会話デザイナーとビルダーを対象としており、Customer Experience Agent Studio（CX Agent Studio）を使用して、高度なマルチエージェントのマルチモーダル カスタマー エクスペリエンス エージェントを設計、構築、テストするためのコンセプトと実践的なスキルを身に付けることを目的としています。
詳細
「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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。
スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
