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メンバー加入日: 2023
ゴールドリーグ
6450 ポイント
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 5月 25, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース
Earned 5月 25, 2026 EDT
エージェント戦略: 調査、設計、プロトタイプ
Earned 5月 24, 2026 EDT
エージェントの基礎
Earned 5月 14, 2026 EDT
AI エージェントの概要
Earned 5月 14, 2026 EDT
Conversational AI Voice and Chat Integrations
Earned 8月 3, 2025 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 6月 23, 2024 EDT
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned 2月 3, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - 日本語版
Earned 11月 8, 2023 EST
責任ある AI の概要
Earned 11月 8, 2023 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 11月 8, 2023 EST
生成 AI の概要
Earned 10月 17, 2023 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始めて、スキルバッジを獲得しましょう。さまざまなデータソースをアプリケーションに接続し、強力で統合された検索・分析エンジンを構築します。Deep Research エージェント、マルチエージェント アイディエーション、NotebookLM を使用した集中的な分析などの高度な機能を習得します。
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AI エージェントがビジネスの成果を促進する仕組みについて学習します。エージェント タイプを KPI にマッピングし、実際のボトルネックを解決するユースケースを確認します。次に、Gemini Enterprise が、ノーコード ソリューションからハイコード ソリューションまで、適切なエージェントの構築とオーケストレーションをどのように支援するのかについて学びます。
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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。
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このコースでは、AI エージェントの基礎について解説し、エージェントが現実の場面でどのように真価を発揮するのかを確認します。自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したいと考えている開発者、アーキテクト、技術的意思決定者にとっての基盤となります。
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AI エージェントのコンセプトの概要を理解したうえで、AI エージェントが自律的なアクションと推論を使用して複雑な問題を解決する仕組みを学習します。また、エージェントがユーザーに代わって学習、計画し、目標を達成できるようにする技術的アーキテクチャ（モデル、ツール、オーケストレーション）について学びます。
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Learn about building conversational AI voice and chat integrations, including how telephony systems can connect with Google to enable phone-based interactions within the Conversational AI ecosystem. Explore key topics such as the differences between chat and voice conversations, the writing process for creating conversation scripts, and the beginning of the interrogative series and closing sequence.
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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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In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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「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。
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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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