メンバー加入日: 2026
ADK と MCP を使用して連携型マルチエージェント システムを構築する
Earned 10月 11, 2026 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 10月 10, 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 6, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 10月 2, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 10月 2, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 9月 28, 2026 EDT
Google の Agent Development Kit（ADK）と Model Context Protocol（MCP）を使用して、マルチエージェント システムを設計、調整、デプロイする方法を学びます。旅行コンシェルジュの例を使用して、カスタム ガードレールを備えた専門エージェントのネットワークをオーケストレートする方法を学びます。このコースを修了すると、堅牢でスケーラブルな AI ワークフローに必要な設計パターンとデプロイ戦略を理解できます。
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。
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。
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。
「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 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、さまざまな種類のデータが生成 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。
「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。基盤モデルやプロンプト 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。