This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.
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。
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 クラウド デジタル リーダー 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。
このコースでは、Google スプレッドシートを紹介します。Google スプレッドシートはクラウドベースのスプレッドシート ソフトウェアで、 Google Workspace に含まれています。
Google スプレッドシートでは、ウェブブラウザで直接スプレッドシートを作成して編集できます。特別なソフトウェアは必要ありません。
複数のユーザーが同時に編集することも、他のユーザーの変更内容をリアルタイムで見ることもできます。また、変更はすべて自動的に保存されます。
このコースでは、Google スプレッドシートを開いて空のスプレッドシートを作成する方法、テンプレートからスプレッドシートを作成する方法を学習します。また、Google スプレッドシートを使用してデータの追加、インポート、並べ替え、フィルタリング、書式設定を行い、さまざまな種類のファイルで作業する方法も学習します。
数式と関数を使用すると、すばやく計算を行ってデータをより有効に活用できます。このコースでは、基本的な数式を作成する方法、関数を使用する方法、データを参照する方法について見ていきます。スプレッドシートにグラフを追加する方法も学習します。
Google スプレッドシートは簡単に共有できます。このコースでは、他のユーザーとスプレッドシートを共有するさまざまな方法を見ていきます。また、変更を追跡し、Google スプレッドシートのバージョンを管理する方法についても説明します。
Google Workspace を使用すれば、チーム、クライアント、他のユーザーがどこにいても、簡単に共同編集を行うことができます。Google スプレッドシートで利用できる共同編集オプションについてもいくつか紹介します。これらのオプションには、コメント、アクション アイテム、通知などがあります。
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「Vertex AI 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、 Vertex AI 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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「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ています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？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、生成 AI リーダー学習プログラムの 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、さまざまなデータタイプが生成 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。基盤モデルおよびプロンプト 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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Google スライドを使用すると、営業用、プロジェクト用、トレーニング モジュール用にプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成して提示できます。 Google スライドのプレゼンテーションは、クラウドに安全に保存されます。プレゼンテーションはウェブブラウザで直接作成でき、特別なソフトウェアは必要ありません。
さらに、複数のユーザーが同時に作業することができ、他のユーザーの変更内容をリアルタイムで見ることもできます。変更はすべて自動的に保存されます。このコースでは、Google スライドを開いて空のプレゼンテーションを作成する方法と、テンプレートからプレゼンテーションを作成する方法を学習します。プレゼンテーションのテーマやレイアウトのオプション、コンテンツとスピーカーノートの追加や書式設定の方法について学びます。表、画像、グラフなどを追加してスライドを充実させる方法を学習します。また、スライドの切り替え効果やオブジェクトのアニメーションなどの視覚効果をプレゼンテーションで使用する方法についても学びます。スライドを整理する方法について説明し、スライドの複製と順序付け、既存のスライドのインポート、スライドのコピー、スライドの非表示などのオプションを確認します。プレゼンテーションを他のユーザーと共有する方法のほか、共同編集者の権限、変更履歴、バージョン管理についても学習します。Google スライドには、チームの共同編集を容易にするさまざまな機能が用意されています。チームでの共同編集にコメントとアクション アイテムを活用する方法を学習します。
スライドを提示することが最終的な目標であるため、スライドを他の人にプレゼンテーションする方法や、利用可能なプレゼンテーション ツールについて学習します。
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Google ドキュメントを使用すると、ドキュメントがクラウドに保存され、任意のパソコンまたはデバイスからアクセスできます。ウェブブラウザでドキュメントを作成および編集できます。特別なソフトウェアは必要ありません。さらに、複数のユーザーが同時に作業することができ、ユーザーが変更を行ったときにその変更を確認することも可能です。各変更は自動的に保存されます。
このコースでは、Google ドキュメントの開き方、新しいドキュメントの作成と書式設定の方法、新しいドキュメントへのテンプレートの適用方法について説明します。
目次、ヘッダーとフッター、表、図、画像などを使用してドキュメントの質を高める方法を説明します。
ドキュメントを他のユーザーと共有する方法について説明します。共有オプションのほか、共同編集者のロールと権限を確認します。ドキュメントのバージョンを管理する方法について説明します。
Google ドキュメントを使用すると、同じドキュメントで他のユーザーとリアルタイムで共同作業できます。ドキュメント内のコメントとアクション アイテムを作成、管理する方法について説明します。
複数の Google ドキュメント ツールを確認します。自分のスタイルに合わせて環境設定を行う方法を理解し、Google Explore などのツールを使用してコンテンツの価値を高める方法を検討します。
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Google スプレッドシートの中級コースは、初級のコースで説明されたコンセプトを元に進められます。
このコースでは、Google スプレッドシートでテーマを適用してカスタマイズする方法を学習し、条件付き書式のオプションを確認します。
Google スプレッドシートの高度な数式と関数をいくつか学習します。関数を使用した数式を作成する方法を確認し、さらに Google スプレッドシート内のデータを参照して検証する方法を学びます。
スプレッドシートには、何百万という数、数式、テキストを入力しておくことができます。このようなデータは要約や可視化を行わないと、十全に活用することが難しい場合があります。このコースでは、グラフやピボット テーブルなど、Google スプレッドシートのデータ可視化オプションを確認します。
Google フォームは、データを収集して迅速なデータ分析を可能にするオンライン アンケートです。フォームで収集したデータをスプレッドシートに接続する作業や、既存のスプレッドシートからフォームを作成する作業を通じて、フォームとスプレッドシートがどのように連携するのかを確認します。
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、従来の機械学習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 インフラストラクチャ: ネットワーキング手法
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