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Aaron Edidiong

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

23772 ポイント
Enterprise のエージェントとユースケース Earned 8月 28, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 8月 28, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 7月 16, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 7月 16, 2026 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成 Earned 7月 8, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 7月 3, 2026 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 6月 23, 2026 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 6月 12, 2026 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 6月 3, 2026 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装 Earned 6月 3, 2026 EDT
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する Earned 6月 3, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 6月 2, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 6月 2, 2026 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 6月 1, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 6月 1, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 1, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 5月 30, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 5月 28, 2026 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 5月 27, 2026 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 5月 23, 2026 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 5月 22, 2026 EDT
Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築 Earned 5月 20, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 5月 19, 2026 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 5月 19, 2026 EDT
Skill Up Summer Earned 5月 7, 2026 EDT
Arcade Base Camp April 2026 Earned 4月 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: GKE Operations and Networking Earned 4月 26, 2026 EDT
Gemini でマルチモーダル データを分析し、推論する Earned 4月 5, 2026 EDT
Holi-istic Infrastructures Earned 3月 8, 2026 EDT
Arcade Trail: Application Development Earned 2月 28, 2026 EST
Arcade Base Camp February 2026 Earned 2月 27, 2026 EST
Arcade Voyage: Data Tools Earned 2月 26, 2026 EST
Skills At The Pitch Earned 2月 17, 2026 EST
From Foundations To Wonders Earned 2月 13, 2026 EST
Arcade Adventure: Analytics and Automation Earned 2月 11, 2026 EST
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 2月 10, 2026 EST
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 2月 5, 2026 EST
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 2月 2, 2026 EST
Agent Assist とその生成 AI 機能 Earned 1月 30, 2026 EST
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 1月 26, 2026 EST
Google Skills Arcade Certification Zone January 2026 Earned 1月 26, 2026 EST
Level 3: Applied Generative AI Earned 1月 25, 2026 EST
Level 2: Event-Driven Systems Earned 1月 25, 2026 EST
AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法 Earned 1月 24, 2026 EST
Level 1: Compute, Storage and Monitoring Earned 1月 23, 2026 EST
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 4 Earned 1月 22, 2026 EST
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 3 Earned 1月 21, 2026 EST
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 2 Earned 1月 21, 2026 EST
Google Skills Arcade Trivia January 2026 Week 1 Earned 1月 21, 2026 EST
AI Infrastructure: ストレージ オプション Earned 1月 20, 2026 EST
AI Infrastructure: デプロイタイプ Earned 1月 13, 2026 EST
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 1月 9, 2026 EST
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 1月 8, 2026 EST
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 1月 8, 2026 EST
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 1月 6, 2026 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 12月 27, 2025 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 12月 26, 2025 EST
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類 Earned 12月 25, 2025 EST
ベクトル検索とエンベディング Earned 3月 28, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 3月 28, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要 Earned 3月 27, 2025 EDT
画像キャプション モデルの作成 Earned 3月 27, 2025 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 3月 27, 2025 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 3月 27, 2025 EDT
アテンション機構 Earned 3月 27, 2025 EDT
画像生成の概要 Earned 3月 27, 2025 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要 Earned 1月 27, 2025 EST
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 11月 21, 2024 EST

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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安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

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このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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「AppSheet を使用したアプリ作成」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。 このコースでは、AppSheet を使用してアプリを構築、構成、公開する方法を学びます。

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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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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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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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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門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、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

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「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。

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「Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」コースを修了して入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。

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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。

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Google Cloud ネットワークの設定コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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「Google Cloud ネットワークの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。

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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ 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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。

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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

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「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。

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「Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Knowledge Catalog を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Knowledge Catalog でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。

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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ コースを修了して入門レベルの スキルバッジを獲得しましょう。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する

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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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A season to build, experiment, and grow—one skill at a time. You’ll start with the fundamentals of networking, creating the foundation that connects everything together. From there, you’ll step into automation and application development using Cloud Scheduler, App Engine, and machine learning APIs. By the end, you’ll have a more confident, hands-on understanding of how modern applications are built, connected, and run on the cloud.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Google Kubernetes Engine (GKE) is all about running and managing containerized applications without worrying too much about the underlying setup. In this adventure, you’ll get hands-on with how things actually work—managing workloads, debugging issues, and trying out autoscaling. You’ll also explore Autopilot, run load tests, and work with private clusters and network access. By the end, you’ll have a clearer sense of how GKE setups are put together and handled in practice.

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「Gemini でマルチモーダル データを分析し、推論する」の中級スキルバッジを獲得すると、Gemini 2.0 Flash を使用してテキスト、画像、音声（楽譜として表現）、動画データを分析し、これらの情報の組み合わせで推論を行い、結論を導き出して、分析情報を抽出するスキルを実証できます。

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Holi is all about bringing different colors together — and that’s exactly what this challenge does with technology. You’ll package applications with Docker, manage deployments using Kubernetes Engine, secure access with IAM and VPN, and deploy apps on App Engine. You’ll also store data in Cloud Storage and explore how AI APIs can analyze, classify, and translate text. It’s a hands-on way to see how different cloud pieces come together to build something reliable, secure, and smart.

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Developers using managed cloud services can reduce infrastructure management effort by up to 60%, allowing more time to focus on building features that matter. In this level, you’ll gain hands-on experience with Cloud SQL, containerized workloads, and cloud-native application development through the Arcade ACE App Dev series, helping you design, deploy, and manage scalable applications more efficiently.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Getting started with cloud and data tools is all about building strong fundamentals. In this voyage, you’ll gain hands-on skills by working with Google Cloud APIs, Compute Engine, Cloud Storage, networking, and serverless services. You’ll also explore how to collect, validate, analyze, and visualize data using Google Sheets and Forms, while learning how to manage secure access with Vault policies. Together, these labs help you build confidence with core cloud services and everyday data workflows that support efficient, secure, and scalable solutions.

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Pup and Kit’s World Cup journey highlights how the right skills quietly power great experiences. As they plan, adapt, and stay in sync using data, automation, and cloud-based tools, the story nudges you to step into their shoes and build those capabilities yourself. Each lab mirrors a moment from their adventure, encouraging you to explore, experiment, and strengthen skills that help you stay prepared, move faster, and make smarter choices-whatever the situation demands.

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As Pup and Kit move through the city between matches—booking plans on the fly, exploring structures built to last, and navigating busy streets—the story reflects what it takes to keep systems running smoothly behind the scenes. From securing storage and shaping networks to improving performance, reliability, and cost efficiency, these labs echo the quiet work that makes flexibility possible. Along the way, hands-on challenges and quizzes sharpen decision-making, so when it’s time for the next big play, everything is ready to perform.

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Over 70% of cloud professionals say hands-on practice is the most effective way to build real-world skills. In this adventure, you’ll develop hands-on skills across data analytics, automation, security, networking, and application deployment using Google Cloud and Workspace tools. You’ll create dashboards and alerts in Looker, analyze security findings, work with AI-powered services, deploy CI/CD pipelines, and manage network access and traffic insights—strengthening your ability to design, monitor, and operate reliable, scalable cloud solutions.

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このコースでは、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

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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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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 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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Google Cloud Certifications provide a tangible way for you to demonstrate your skills to potential or current employers. These certifications incorporate performance-based questions, testing your hands-on expertise through practical tasks. Begin your journey towards becoming a Google Certified Professional with the help of the Arcade Cert Zone.

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Generative AI is quickly becoming a core part of modern cloud solutions. In this challenge, you’ll build applications using Gemini on Vertex AI for text embeddings, multimodal content generation, and text-to-image workflows, while also learning how to ingest data into BigQuery from Cloud Storage. You’ll then test your understanding through role-based Arcade quizzes designed for Workspace Administrators, Database Engineers, DevOps Engineers, and Digital Leaders—bringing together hands-on building and practical knowledge validation.

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Over 80% of modern applications rely on event-driven architectures or real-time messaging to stay responsive at scale. In challenge, you’ll work with Pub/Sub to build event-driven systems, deploy workloads on Google Kubernetes Engine, manage authentication and dynamic secrets with Vault, and explore language processing using Cloud APIs. You’ll also build Flutter applications and work with Cloud Spanner, gaining hands-on experience across messaging, security, data, and application development.

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「AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法」コースへようこそ。 このコースでは、Google Cloud の高帯域かつ低レイテンシなインフラストラクチャを活用し、AI システムを構成する各コンポーネント間のデータ転送と通信を最適化する方法を学びます。このコースを修了すると、データの取り込みやトレーニングから推論に至るまで、AI パイプライン全体においてネットワーキングが果たす重要な役割を理解し、ワークロードを最大限の速度で実行するためのベスト プラクティスを適用できるようになります。

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A new year brings a fresh opportunity to build consistency in how you learn and apply cloud skills. In this challenge, you’ll deploy applications using App Engine and Cloud Run Functions, work with Compute Engine instances, and manage data through Cloud Storage using both the console and CLI. You’ll also define fine-grained access with custom IAM roles, analyze logs, create alerts from logs-based metrics, and monitor workloads across multiple projects. Together, these labs help you begin the year by strengthening essential cloud operations skills and developing habits that support reliable, well-monitored applications.

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 4! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 4 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 3! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 3 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 2! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 2 badge!

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Hey there! You're invited to game on with Google Skills Arcade Trivia for January Week 1! Play throughout the month and boost your cloud learning journey. Every week, we'll release a new set of questions to test your knowledge of Google Cloud Platform. Get started now and earn the January Trivia Week 1 badge!

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このコースでは、Google Cloud で利用可能なストレージ ソリューションについて、AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードに特化した内容を包括的に学びます。ML ライフサイクルの各段階に適したストレージを選択する方法を学びます。トレーニング中の I/O パフォーマンスを最適化する方法、データ準備のために大規模なデータセットを管理する方法、モデルのアーティファクトを低レイテンシで提供する方法について学びます。実践的な例とデモを通じて、AI イノベーションを加速させる堅牢なストレージ ソリューションを設計する専門知識を習得できます。

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このコースでは、Google Cloud で AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードをデプロイ、管理、最適化するための包括的なガイドを提供します。一連のレッスンと実践的なデモを通じて、Google Compute Engine（GCE）を使用した高度にカスタマイズ可能な環境から、Google Kubernetes Engine（GKE）などのマネージド ソリューションまで、さまざまなデプロイ戦略について学びます。具体的には、クラスタを作成し、推論用に GKE をデプロイする方法を学習します。

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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。

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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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「Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類」スキルバッジ コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、TensorFlow と Vertex AI を使用して ML モデルを作成し、トレーニングします。主に Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックを操作します。

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このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

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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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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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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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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、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。

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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

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