メンバー加入日: 2025
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 7月 7, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 7月 7, 2026 EDT
責任ある AI の概要
Earned 7月 7, 2026 EDT
生成 AI の概要
Earned 7月 7, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
Earned 4月 3, 2026 EDT
Apigee API プラットフォームを使用した API のセキュリティ
Earned 4月 2, 2026 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。
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。
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。
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。
Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。 この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。 このコースは、次の順で完了する必要があります。 1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本 2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ 3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ 4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。
このコースでは、API のセキュリティを確保する方法を学びます。API のセキュリティ上の懸念事項について確認し、REST API の主要な認証方法である OAuth について学びます。JSON Web Token（JWT）と連携セキュリティについても学習します。また、不正なリクエストに対するセキュリティ保護、パブリック ネットワークを介した安全なリクエストの送信、Apigee ユーザーからデータを保護する方法についても学びます。 講義、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 2 つ目のコースです。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 の開発」コースを受講してください。