Rodriguez Johan
メンバー加入日: 2025
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned 8月 13, 2026 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装
Earned 8月 12, 2026 EDT
Lakehouse データの保護
Earned 8月 12, 2026 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する
Earned 8月 12, 2026 EDT
バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する
Earned 8月 4, 2026 EDT
Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション
Earned 8月 4, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 8月 4, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 8月 4, 2026 EDT
画像生成の概要
Earned 8月 4, 2026 EDT
アテンション機構
Earned 8月 4, 2026 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 8月 4, 2026 EDT
責任ある AI の概要
Earned 8月 4, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 8月 4, 2026 EDT
生成 AI の概要
Earned 8月 4, 2026 EDT
Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。
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「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。
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API を使用して Cloud Storage を操作する入門スキルバッジを終了すると Cloud Storage API を含む、API を使用してCloud Storage リソースを操作するスキルを証明できます。
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「バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する」コースでは、 Google の AI コーディング アシスタントと MCP サーバーの力を活用する方法を学びます。コースを修了するとスキル バッジを獲得できます。
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「Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション」入門スキルバッジ コースを修了すると、Gemini Enterprise を活用したエージェント アシスタントを使用して、ファースト パーティとサードパーティのソース間でのデータ統合、マルチメディア マーケティング資料の作成、システム間でのビジネス アクションの自動化を行うスキルがあることを証明できます。
スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。
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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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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。
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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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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。
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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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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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