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GOOGLEUSER Sneha Bayan

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

12298 ポイント
Associate Cloud Engineer の取得に向けた準備 Earned 6月 12, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 6月 9, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）と Agent Engine を使用してマルチエージェント システムをデプロイする Earned 6月 9, 2026 EDT
Google Cloud エージェントの把握 Earned 6月 8, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned 6月 7, 2026 EDT
NotebookLM でインサイトを見出す Earned 5月 31, 2026 EDT
Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション Earned 5月 24, 2026 EDT
人間中心の AI Earned 5月 23, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 5月 20, 2026 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 5月 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 5月 10, 2026 EDT
[DEPRECATED] Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned 5月 9, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 5月 4, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 4月 29, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 4月 21, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 4月 21, 2026 EDT
Gemini Enterprise の概要 Earned 4月 20, 2026 EDT
Gemini Enterprise で知識の共有を加速させる Earned 4月 20, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 4月 19, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 4月 16, 2026 EDT
エージェントのメモリと状態を管理する Earned 4月 14, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 4月 12, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する Earned 4月 10, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める Earned 4月 9, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築 Earned 4月 9, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ Earned 4月 6, 2026 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 30, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 3月 24, 2026 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 3月 23, 2026 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 3月 22, 2026 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 3月 20, 2026 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 3月 19, 2026 EDT

このコースでは、Associate Cloud Engineer 認定試験の合格を目指す方が受験の準備を進めることができます。試験範囲に含まれる Google Cloud ドメインの概要と、ドメインに関する知識を高めるための学習計画の作成方法について学習します。

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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、Google Agent Development Kit を使用して複雑なマルチエージェント システムを構築する方法を学びます。各種ツールを備えた複数のエージェントを構築し、それらのエージェントを親子関係とフローで接続してエージェント間の対話方法を定義します。構築したエージェントは、ローカルで実行するとともに、Vertex AI Agent Engine にデプロイしてマネージド エージェント フローとして実行します。このとき、インフラストラクチャに関する決定やリソースのスケーリングは、Agent Engine によって行われます。 これらのラボは、このプロダクトのプレリリース版に基づいています。メンテナンスの更新が提供された場合、これらのラボに遅延が生じる可能性があります。

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このコースでは、Vertex AI Agent Builder、Gemini Enterprise、会話エージェント、Agent Development Kit など、Google Cloud のエージェント プラットフォームに関する包括的な概要を説明します。受講者は、各サービスの固有の機能を理解し、ユースケースごとに最適なソリューションを見極められるようになります。また、検索およびチャット アプリケーションを作成するための基礎知識を習得します。

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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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このコースでは、PDF、ウェブページ、音声ファイルなどのさまざまなソースを 1 つのインテリジェントなワークスペースに集約する方法を学びます。ドキュメントとチャットして特定の情報を見つけたり、即座に要約を生成したり、AI による引用で回答を検証したりする方法を学びます。

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「Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション」入門スキルバッジ コースを修了すると、Gemini Enterprise を活用したエージェント アシスタントを使用して、ファースト パーティとサードパーティのソース間でのデータ統合、マルチメディア マーケティング資料の作成、システム間でのビジネス アクションの自動化を行うスキルがあることを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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タスク主導のワークフローから人間中心の AI オーケストレーションへの重要な転換について説明します。拡張と自動化を戦略的に見極め、機械の効率性と人間の直感のバランスを取る考え方を学びます。

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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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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。

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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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エージェントを構成、修正、デプロイして、スキルバッジを獲得しましょう。Agent Development Kit（ADK）を使用して、旅行情報を検証し、マーケティングでの宣伝文句を監査します。エージェントのライフサイクルを管理する方法を習得して、信頼性の高い自動検証ツールを構築します。

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「Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング」の中級スキルバッジを獲得できるコースを修了すると、 現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。

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このコースでは、AI エージェント、エンタープライズ検索、NotebookLM、インテリジェントなデータアクセスを統合し、組織の課題を解決する強力なプラットフォーム「Gemini Enterprise」を紹介します。受講者は、Gemini Enterprise の機能を実例とハンズオンのアクティビティを通して実際のビジネスニーズに結び付けながら、そのアーキテクチャや、ロールを超えたデータアクセスとプライバシーの取り扱いについて説明できるようになります。

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Google が持つ検索と AI の専門知識を Gemini Enterprise と融合させましょう。Gemini Enterprise は、従業員が単一の検索バーでドキュメント ストレージ、メール、チャット、チケット発行システム、その他のデータソースから特定の情報を検索できるよう設計された強力なツールです。また、Gemini Enterprise アシスタントは、ブレインストーミング、調査、ドキュメントの概要作成、カレンダーの予定への同僚の招待といったアクションの実行を支援し、あらゆる種類の知識労働や共同作業を加速させます。（Gemini Enterprise は以前 Google Agentspace という名前でした。このコースでは以前のプロダクト名が使用されている場合があります。）

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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。

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クエリに応答する基本的な LLM エージェントを構築したら、次はこれをステートフルにします。セッション状態を使用して、コンテキストを維持し、ユーザーの設定を記憶し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するエージェントを構築します。エージェントを、ステートレスな応答者からインテリジェントなアシスタントに変貌させます。

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高度な構成を備えたエージェントを構築できたら、次はエージェントに実際の機能を付与します。ウェブの検索、コードの実行、データベースのクエリ、カスタム アクションの実行を可能にするツールをエージェントに搭載します。エージェントを、インテリジェントな応答者から行動を起こす有能なアシスタントへと変貌させます。

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初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。 コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。

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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。 この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。

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Agent Development Kit（ADK）を使用して、複雑でプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法について学習します。このコースでは、ADK のオープンソース フレームワークについて学び、簡単なプロンプト エンジニアリングから、エンタープライズ クラスのマルチエージェント システムに適したコードファーストの構造化ソフトウェア開発アプローチに移行する方法を習得します。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。 モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。 モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。

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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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このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

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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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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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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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