参加 ログイン

Kurdi Abdallah

メンバー加入日: 2022

BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 10月 19, 2023 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 10月 18, 2023 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API の設計と基礎 Earned 10月 18, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned 10月 16, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 10月 16, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - 日本語版 Earned 10月 15, 2023 EDT
Transformer Models and BERT Model - 日本語版 Earned 10月 15, 2023 EDT
Attention Mechanism - 日本語版 Earned 10月 15, 2023 EDT
Introduction to Image Generation - 日本語版 Earned 10月 15, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 10月 15, 2023 EDT
Transformer モデルと BERT モデル Earned 10月 15, 2023 EDT
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 10月 14, 2023 EDT
アテンション機構 Earned 10月 14, 2023 EDT
画像生成の概要 Earned 10月 14, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - 日本語版 Earned 10月 14, 2023 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 10月 14, 2023 EDT
責任ある AI の概要 Earned 10月 14, 2023 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 10月 14, 2023 EDT
生成 AI の概要 Earned 10月 14, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 10月 13, 2023 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer Earned 9月 13, 2023 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス Earned 2月 13, 2023 EST
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 2月 10, 2023 EST
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 2月 10, 2023 EST
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 12月 28, 2022 EST
Google の SRE 文化の醸成 Earned 12月 11, 2022 EST

「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。

詳細

「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。

詳細

このコースでは、API を設計する方法と、OpenAPI 仕様を使用してそれらを文書化する方法を学びます。API のライフサイクルについて理解し、Apigee API プラットフォームがそのライフサイクルのあらゆる側面の管理にどのように役立つかを学びます。また、API プロキシを使用して API を設計する方法と、アプリ デベロッパー向けに API を API プロダクトとしてパッケージ化する方法を学びます。 レッスン、ハンズオンラボ、補足的な資料の組み合わせを通じて、Google Cloud の Apigee API プラットフォームを使用して API ソリューションを設計、構築、保護、デプロイ、管理する方法を学びます。このコースは「Apigee API プラットフォームを使用した API の開発」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ」コースを受講してください。

詳細

Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

詳細

"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。 このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。"

詳細

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エンコーダ / デコーダ アーキテクチャの概要を説明します。エンコーダ / デコーダ 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エンコーダ / デコーダ 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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

「Introduction to Generative AI」、「Introduction to Large Language Models」、「Introduction to Responsible AI」の各コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。最終テストに合格することで、ジェネレーティブ AI の基礎概念を理解していることが証明されます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスに関する知識を認定するために Google Cloud が発行するデジタルバッジです。スキルバッジは、ソーシャル メディアの公開プロフィールを作成してそこに追加することで一般向けに共有できます。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

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。

詳細

Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

詳細

このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。

詳細

このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用して Infrastructure as Code を実装し、その主要な特性と機能を使って Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。 また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築、管理する実践的な演習を受けられます。

詳細

Google Cloud のロギングとモニタリング、オブザーバビリティの 2 部構成コースへようこそGoogle Cloudの運用のコアとなるツールを大きく 2 つに分類すると、運用に関連するものと、アプリケーション パフォーマンス管理に関連するものに分かれます。本コース「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」では、運用に役立つロギング、モニタリング、サービス モニタリングについて学習します。このコースを受講したら、パート 2 の「Google Cloud でのオブザーバビリティ」を受講して、利用可能なアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学ぶことをおすすめします。

詳細

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。

詳細

多くの IT 組織では、アジリティを求める開発者と、安定性を重視する運用担当者の間で、インセンティブが調整されていません。サイト信頼性エンジニアリング（SRE）は、Google が開発と運用の間のインセンティブを調整し、ミッション クリティカルな本番環境サポートを行う方法です。SRE の文化的および技術的手法を導入することで、ビジネスと IT の連携を改善できます。このコースでは、Google の SRE の主な手法を紹介し、SRE の組織的な導入を成功させるうえで IT リーダーとビジネス リーダーが果たす重要な役割について説明します。

詳細