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Klimeš Petr

メンバー加入日: 2026

シルバーリーグ

11202 ポイント
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations Earned 11月 3, 2026 EST
Google Threat Intelligence Earned 11月 3, 2026 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 11月 3, 2026 EST
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned 11月 3, 2026 EST
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned 11月 3, 2026 EST
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 11月 3, 2026 EST
ML オペレーション（MLOps）: 概要 Earned 11月 3, 2026 EST
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 11月 3, 2026 EST
Google Security Operations - Deep Dive Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact Earned 11月 3, 2026 EST
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit Earned 11月 3, 2026 EST
Customer Experience Agent Studio: Design and Test Solutions Earned 11月 3, 2026 EST
Google Cloud Agent Governance and Security Earned 11月 3, 2026 EST
Innovating with Data and Google Cloud Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 11月 3, 2026 EST
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 11月 3, 2026 EST
エージェントのメモリと状態を管理する Earned 11月 3, 2026 EST
Add Agent Guardrails with Callbacks Earned 11月 3, 2026 EST
認定試験の学習ガイドを作成する: PCA 認定試験対策 Earned 11月 3, 2026 EST
最初のエージェントをデプロイする Earned 11月 3, 2026 EST
Coordinate Multiple Agents Earned 11月 3, 2026 EST
Agent Assist とその生成 AI 機能 Earned 11月 3, 2026 EST
生成ハンドブックを使用してエージェントを作成する Earned 11月 3, 2026 EST
AI Boost Bites: 独自のレトロ アーケード ゲームを作成する Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 「Vibe DJ」になろう Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: 大学のスカウト レポートを作成する Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: ワンクリックでキャンペーンのビジュアルを作成する Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: ラフスケッチから機能的なアプリへ Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Gmail でカレンダーを使いこなす Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 10月 16, 2026 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 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 10月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 10月 16, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 10月 16, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース Earned 10月 16, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 10月 16, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 10月 15, 2026 EDT

Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors. 

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Google Threat Intelligence は脅威をこれまで以上に可視化し、世界中のセキュリティ チームにタイムリーで詳細な脅威インテリジェンスを提供します。このコースでは、Google Threat Intelligence のさまざまな機能と、組織がこのプロダクトを活用して脅威によるリスクを未然に軽減する一般的な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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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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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。

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このコースでは、Google Cloud 上で本番環境の ML システムをデプロイ、評価、モニタリング、運用するための MLOps ツールとベスト プラクティスについて説明します。MLOps は、本番環境 ML システムのデプロイ、テスト、モニタリング、自動化に重点を置いた規範です。機械学習エンジニアリングの担当者は、ツールを活用して、デプロイしたモデルの継続的な改善と評価を行います。また、データ サイエンティストと協力して、あるいは自らがデータ サイエンティストとして、最も効果的なモデルを迅速かつ正確にデプロイできるようモデルを開発します。

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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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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.

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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions. As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.

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In this advanced course, you will design, evaluate, deploy, and monitor production-ready AI agents using Customer Experience Agent Studio (CX Agent Studio). You will apply deterministic design principles, test agents with simulations, and build low-latency voice experiences with Native Audio. You will accelerate development using the CX Agent Studio Model Context Protocol (MCP) server and enterprise connectors. Then, evaluate agent performance with golden test cases and the AI-assisted quality hill climbing process. Finally, deploy your agents across web and telephony channels, configure human escalation, and monitor live conversations using Quality AI in CX Insights.

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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.

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Cloud technology on its own only provides a fraction of the true value to a business; When combined with data–lots and lots of it–it has the power to truly unlock value and create new experiences for customers. In this course, you'll learn what data is, historical ways companies have used it to make decisions, and why it is so critical for machine learning. This course also introduces learners to technical concepts such as structured and unstructured data. database, data warehouse, and data lakes. It then covers the most common and fastest growing Google Cloud products around data.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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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

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You’ve built capable agents with powerful tools—now ensure they operate safely and reliably. Use callbacks as observation points and control mechanisms. Monitor what’s happening, validate inputs and outputs, implement guardrails, and gain confidence that your agents behave in production.

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Gemini Notebook を活用して、Professional Cloud Architect 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドの作成方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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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。

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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

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生成 AI を活用して、インテリジェントな自動エージェントを作成しましょう。このコースを修了すると、ウェブサイト、ドキュメント、構造化データから情報を自動的に抽出して合成し、複雑な質問に即座に回答できるデータストア エージェントを開発できるようになります。静的な「よくある質問」はもう必要ありません。新しいエージェントが、正確な回答を動的に提供し、元のソースの URL も表示します。セットアップは短時間で簡単に行うことができます。

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このコースでは、生成ハンドブックを使用して会話エージェントの会話エクスペリエンスを構築する方法を学びます。まず、ハンドブックの概要を説明し、最初のハンドブックを設定する方法を学びます。また、テストの重要性のほか、割り当て制限や統合などの本番環境に関する重要な考慮事項についても学びます。コースの最後には、生成ステアリングにハンドブックを使用する方法を示すケーススタディを用意しています。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなプロンプトを使用して、三目並べのような独自のプレイ可能なゲームを構築、カスタマイズ、共有する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas でシンプルなテキスト プロンプトを使用して、カスタム コントロールと演奏可能なキーボードを備えた、完全にインタラクティブな音楽シンセサイザーを構築する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Deep Research とクリエイティブなプロンプトを使用して、複雑な情報をスポーツのスカウト レポートやトーナメント表のような、楽しくパーソナライズされた分析に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas の [作成] メニューを使用して、大量のテキストをインフォグラフィックやウェブページなどのビジュアル アセットに瞬時に変換する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Canvas を使用して、アプリの簡単な図面を「バイブ コーディング」と呼ばれる手法で機能的なプロトタイプに変換する方法を説明します。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用して Google カレンダーを管理する方法を説明します。サイドパネルでスケジュールについて確認したり、メールに記載されている予定をワンクリックでカレンダーに追加したりできます。

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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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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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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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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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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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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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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