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Google Cloud コンソールでスキルを試す
Handoko Febri
メンバー加入日: 2025
ダイヤモンド リーグ
8789 ポイント
Model Armor: AI デプロイの保護
Earned 2月 22, 2026 EST
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 2月 22, 2026 EST
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性
Earned 2月 21, 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 11, 2026 EST
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス
Earned 2月 10, 2026 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE
Earned 3月 16, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 3月 16, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 3月 12, 2025 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計
Earned 3月 1, 2025 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 3月 1, 2025 EST
責任ある AI の概要
Earned 2月 24, 2025 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 2月 24, 2025 EST
生成 AI の概要
Earned 2月 24, 2025 EST
このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。
詳細
AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。
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このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。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 AI のプライバシーと安全性の推奨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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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。
このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。
参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。
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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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「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。
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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。
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。
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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。
Model Armor: AI デプロイの保護
Earned 2月 22, 2026 EST
AI の世界におけるセキュリティの基礎
Earned 2月 22, 2026 EST
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性
Earned 2月 21, 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 11, 2026 EST
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス
Earned 2月 10, 2026 EST
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE
Earned 3月 16, 2025 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価
Earned 3月 16, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 3月 12, 2025 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計
Earned 3月 1, 2025 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 3月 1, 2025 EST
責任ある AI の概要
Earned 2月 24, 2025 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 2月 24, 2025 EST
生成 AI の概要
Earned 2月 24, 2025 EST