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ibnu Fajar Yahya

メンバー加入日: 2024

ゴールドリーグ

38395 ポイント
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 1月 12, 2026 EST
Level 1: App Dev and Deployment Earned 2月 19, 2025 EST
Skills Boost Arcade Base Camp February 2025 Earned 2月 17, 2025 EST
Google Cloud データ分析の基礎 Earned 2月 14, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated] Earned 2月 6, 2025 EST
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 2月 6, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 5, 2025 EST
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 2月 5, 2025 EST
安全なソフトウェア デリバリー Earned 2月 5, 2025 EST
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 2月 5, 2025 EST
[DEPRECATED] データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 2月 4, 2025 EST
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 2月 4, 2025 EST
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 2月 3, 2025 EST
Lakehouse データの保護 Earned 2月 3, 2025 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 2月 3, 2025 EST
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 2月 3, 2025 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, 2025 EST
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 2月 2, 2025 EST
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 2月 2, 2025 EST
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築 Earned 1月 31, 2025 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 1月 31, 2025 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 1月 28, 2025 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 1月 28, 2025 EST
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 8月 30, 2024 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 7月 13, 2024 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PDE 認定試験対策 Earned 7月 13, 2024 EDT
責任ある AI の概要 Earned 7月 5, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 7月 5, 2024 EDT
生成 AI の概要 Earned 7月 4, 2024 EDT

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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Turn your app ideas into reality with Google Cloud in 2025! Whether you're a beginner or looking to level up, these hands-on labs will guide you through building and deploying apps. Set up your development environment, store and manage data, and launch scalable, serverless applications—all with real-world challenges designed to boost your skills. No experience? No problem!

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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 Cloud を活用して、生の数値データを明確かつデータドリブンな意思決定に変換する方法を学びましょう。この初級レベルのコースでは、ハンズオンラボと実践的なシナリオを通じて、BigQuery でのデータのクエリ、Looker での傾向分析、データポータルでの共有可能なインタラクティブ レポートの作成について説明します。

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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.

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「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。

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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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「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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「安全なソフトウェア デリバリー」の中級スキルバッジを獲得すると、DevSecOps の原則に沿って、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC） にセキュリティをプロアクティブに統合するスキルを証明できます。 Google Kubernetes Engine（GKE）と Cloud Run を活用して安全なコンテナ イメージのデプロイを行う方法、自動化された脆弱性スキャンを実装してリスクを事前に特定する方法、 Artifact Registry を使用してアプリケーション開発を効率化しながらセキュリティに重点を置く方法を学びます。さらに、堅牢な開発プロセスを実現する Cloud Build の統合スキルや、環境をきめ細かく制御するアドミッション コントロール ポリシーの実装スキルも習得できます。」

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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。

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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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「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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「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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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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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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「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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「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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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、 Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。

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「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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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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このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

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このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Data Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。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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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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