Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals
Earned 4月 3, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 4月 1, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 4月 1, 2024 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 3月 27, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 3月 24, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 3月 16, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 3月 16, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 3月 16, 2024 EDT
生成 AI の概要
Earned 3月 16, 2024 EDT
In this course you will learn how to use the new generative AI features in Dialogflow CX to create virtual agents that can have more natural and engaging conversations with customers. Discover how to deploy generative fallback responses to gracefully handle errors and omissions in customer conversations, deploy generators to increase intent coverage, and structure, ingest, and manage data in a data store. And explore how to deploy and maintain generative AI agents using your data, and deploy and maintain hybrid agents in combination with existing intent-based design paradigms.
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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得する方法を学びます。ハンズオン ラボでは、Gemini を使用することで GKE のデプロイ 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、Google の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、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発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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「Vertex AI 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、 Vertex AI 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。
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.
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このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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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、Dataproc 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。
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、従来の機械学習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。
Conversational AI on Vertex AI and Dialogflow CX
Earned 4月 11, 2024 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini
Earned 4月 9, 2024 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini
Earned 4月 7, 2024 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計
Earned 4月 6, 2024 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 4月 6, 2024 EDT
Google Cloud でのデータ分析の概要
Earned 4月 5, 2024 EDT
Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals
Earned 4月 3, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 4月 1, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 4月 1, 2024 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 3月 27, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 3月 24, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 3月 16, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 3月 16, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 3月 16, 2024 EDT
生成 AI の概要
Earned 3月 16, 2024 EDT