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Google Cloud コンソールでスキルを試す

Olawuyi Oyebola Flora

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

4001 ポイント
GCC Technical Specialty Learning Packs - AI/ML Foundations Earned 11月 18, 2025 EST
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 11月 13, 2025 EST
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 11月 13, 2025 EST
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 11月 13, 2025 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 11月 13, 2025 EST
Networking Basics for AI Earned 10月 30, 2025 EDT
CE Virtual AI Infra Bootcamp On-demand Earned 10月 2, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 10月 2, 2025 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 10月 2, 2025 EDT
AI Boost Bites: Project Notebooks Earned 10月 2, 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 10月 2, 2025 EDT

This course is intended for technical sales and AI practitioners willing to get a better understanding of AI/ML foundations. You can find all of our technical learning packs on go/techlearningpacks and industry learning packs on go/industrylearningpacks. Brought to you by the CLS Tech Specialization Team (gcc-enablement-tech@). Share your request/feedback on go/learningpacks-feedback!

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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、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングすることが複雑なタスクになる可能性もあります。 ここでは、Google Cloud Operations を使用したスケーリングを通して、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 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。

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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、新たな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「Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ」コースでは、クラウド セキュリティの基礎、およびインフラストラクチャ セキュリティに対する Google Cloud のマルチレイヤ型アプローチが持つ価値について学ぶとともに、Google がクラウドへのお客様の信頼をどのように獲得し維持しているのかについて学びます。 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。

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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ケーション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。「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」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 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。

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クラウド テクノロジーとデジタル トランスフォーメーションに大きな期待が寄せられていますが、疑問点も多く残っています。 例: クラウド テクノロジーとは何か？デジタル トランスフォーメーションとは何を意味しているか？クラウド テクノロジーが組織にどう役立つのか？どこから着手するのか？ このような疑問をお持ちなら、このコースはぴったりです。このコースでは、デジタル トランスフォーメーションにおいて多くの企業が直面する機会と課題のタイプについてご説明します。このデジタル トランスフォーメーションの入門コースなら、クラウド テクノロジーに関する知識を深めて自分の業務に活用するとともに、今後のビジネスの成長にも役立てていただけます。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す。

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Summary This hands-on enablement training empowers participants to effectively leverage Google's cutting-edge AI tools, specifically Vertex AI and Cloud Armor for Networking basics, through practical exercises and real-world scenarios. Participants will gain proficiency in building, deploying, and securing machine learning models using Google APIs with emphasis in Networking use cases. Learning Objectives: Vertex AI Proficiency: Learn to utilize Vertex AI's managed services for model training, deployment, and monitoring. Gain hands-on experience with Vertex AI's pre-built models and custom training capabilities. Practice deploying models to Vertex AI Endpoints for online and batch predictions. Google API Integration: Explore and integrate various Google APIs relevant to AI workflows (e.g., Cloud Run, BigQuery). Learn to authenticate and authorize API requests within Vertex AI environments. Understand how to use client libraries to interact with Google APIs. Practical Application a…

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This course provides an overview of Google's AI infrastructure offerings, distinguishing between Google-managed (Vertex AI, Cloud Run) and self-managed (GKE, GCE) solutions. It discusses various GPU/TPU consumption models like DWS, Spot, and Reservations, and highlights key differentiators of GKE for AI workloads, including Cluster Director, AI Inference Gateway, and Custom Compute Classes. It also touches upon identifying customer personas and use cases for each product.   Learning Objectives Articulate the fundamental technical concepts underpinning modern cloud infrastructure and AI workloads. Differentiate between various cloud runtimes beyond Kubernetes, and explain their respective strengths and use cases. Identify and describe the capabilities of Google Compute Engine (GCE) resources, specifically TPUs and GPUs, for accelerating computational tasks. Design and propose practical AI infrastructure solutions, including inference workloads, supported by relevant use cases and imple…

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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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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。

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This video covers how to create a 'project notebook' in NotebookLM by adding all relevant sources to build a central, searchable knowledge hub for your team.

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クラウド テクノロジーは組織に大きな価値をもたらします。クラウド テクノロジーの力をデータと組み合わせることで、その価値はさらに大きなものとなり、新しいカスタマー エクスペリエンスを提供できる可能性があります。「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、データが組織にもたらす価値と、Google Cloud でデータを有用かつアクセス可能なものにする方法を学習します。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。

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