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Vaswani Rohan

メンバー加入日: 2022

BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 4月 11, 2025 EDT
生成 AI の概要 Earned 4月 11, 2025 EDT
Level 3: The Arcade Quiz Earned 4月 10, 2025 EDT
Love Beyond Query! Earned 2月 20, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 2月 19, 2025 EST
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 2月 17, 2025 EST
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 2月 17, 2025 EST
画像キャプション モデルの作成 Earned 2月 14, 2025 EST
Transformer モデルと BERT モデル Earned 2月 14, 2025 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 2月 13, 2025 EST
アテンション機構 Earned 2月 12, 2025 EST
画像生成の概要 Earned 2月 11, 2025 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 2月 7, 2025 EST
Google Sheets - 日本語版 Earned 10月 12, 2022 EDT

「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

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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。

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Welcome to the Arcade Quiz, where every question is a chance to learn, explore, and challenge yourself. Explore a variety of intriguing topics, put your cloud knowledge to the test, and complete all the challenges to earn an exclusive Google Cloud Credential!

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Fall in love with data this Valentine's. Get hands-on with labs that teach you everything from data exploration and filtering to dashboard alerts and Looker Studio magic. No prior experience needed—Game on!

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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。

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「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。

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「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み(ETL)ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。

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このコースでは、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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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このコースでは、Google スプレッドシートを紹介します。Google スプレッドシートはクラウドベースのスプレッドシート ソフトウェアで、 Google Workspace に含まれています。 Google スプレッドシートでは、ウェブブラウザで直接スプレッドシートを作成して編集できます。特別なソフトウェアは必要ありません。 複数のユーザーが同時に編集することも、他のユーザーの変更内容をリアルタイムで見ることもできます。また、変更はすべて自動的に保存されます。 このコースでは、Google スプレッドシートを開いて空のスプレッドシートを作成する方法、テンプレートからスプレッドシートを作成する方法を学習します。また、Google スプレッドシートを使用してデータの追加、インポート、並べ替え、フィルタリング、書式設定を行い、さまざまな種類のファイルで作業する方法も学習します。 数式と関数を使用すると、すばやく計算を行ってデータをより有効に活用できます。このコースでは、基本的な数式を作成する方法、関数を使用する方法、データを参照する方法について見ていきます。スプレッドシートにグラフを追加する方法も学習します。 Google スプレッドシートは簡単に共有できます。このコースでは、他のユーザーとスプレッドシートを共有するさまざまな方法を見ていきます。また、変更を追跡し、Google スプレッドシートのバージョンを管理する方法についても説明します。 Google Workspace を使用すれば、チーム、クライアント、他のユーザーがどこにいても、簡単に共同編集を行うことができます。Google スプレッドシートで利用できる共同編集オプションについてもいくつか紹介します。これらのオプションには、コメント、アクション アイテム、通知などがあります。

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