Romanenko Gregory
メンバー加入日: 2022
ダイヤモンド リーグ
24351 ポイント
Google Cloud エージェントの把握
Earned 8月 28, 2026 EDT
AI Infrastructure: デプロイタイプ
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装
Earned 8月 27, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 11月 21, 2025 EST
Gemini Enterprise Agent Platform 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 11月 20, 2025 EST
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする
Earned 11月 15, 2025 EST
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発
Earned 11月 11, 2025 EST
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 10月 28, 2024 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする
Earned 10月 23, 2024 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装
Earned 10月 17, 2024 EDT
Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成
Earned 10月 17, 2024 EDT
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 10月 13, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理
Earned 10月 7, 2024 EDT
DEPRECATED Build LangChain Applications using Vertex AI
Earned 9月 27, 2024 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発
Earned 9月 24, 2024 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる
Earned 9月 24, 2024 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査
Earned 9月 23, 2024 EDT
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築
Earned 9月 20, 2024 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計
Earned 9月 18, 2024 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する
Earned 3月 31, 2024 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装
Earned 3月 31, 2024 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する
Earned 3月 30, 2024 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 3月 9, 2024 EST
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築
Earned 3月 9, 2024 EST
Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類
Earned 3月 7, 2024 EST
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ
Earned 3月 9, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned 3月 7, 2023 EST
Google Cloud ネットワークの設定
Earned 3月 6, 2023 EST
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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このコースでは、Google Cloud で AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードをデプロイ、管理、最適化するための包括的なガイドを提供します。一連のレッスンと実践的なデモを通じて、Google Compute Engine（GCE）を使用した高度にカスタマイズ可能な環境から、Google Kubernetes Engine（GKE）などのマネージド ソリューションまで、さまざまなデプロイ戦略について学びます。具体的には、クラスタを作成し、推論用に GKE をデプロイする方法を学習します。
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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。
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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ コースを修了して入門レベルの スキルバッジを獲得しましょう。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する
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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、Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Runtime 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 Runtime 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、これらのラボにずれが生じる可能性があります。
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「マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする」の上級スキルバッジ コースを完了すると、次のスキルを証明できます。 ADK を使用したマルチエージェント システムの構築、エージェント間（A2A）プロトコルを使用したエージェントの接続、 Model Context Protocol（MCP）を使用した外部ツールの統合、完全なマルチエージェント ソリューションの Agent Engine へのデプロイ。
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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。
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「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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Google Cloud Managed Service for Prometheus を使った Kubernetes 環境のモニタリングについて学ぶ 「Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。
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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。
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「Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Pub/Sub、Dataflow、Cloud Storage を併用して Google Cloud 上でストリーミング データレイクを作成します。
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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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「Google Cloud での Kubernetes の管理」コースの中級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、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。
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Complete the introductory Build LangChain Applications using Vertex AI skill badge to learn how to build Generative AI applications using LangChain and the Retrieval Augmented Generation (RAG) technique for text-based content, powered by Vertex AI's advanced Generative AI capabilities. Discover how to integrate powerful large language models (LLMs) with search and retrieval workflows, boosting the accuracy and relevance of your generated content. Earn a Google Cloud skill badge and showcase your expertise by completing the course and its final assessment challenge lab.
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「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。
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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。
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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。
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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、
Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。
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「Agent Platform 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、 Agent Platform 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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「Google API を使用して音声と言語を分析する」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。
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「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。
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「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。このコースでは、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用する方法を学びます。
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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ コースの中級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、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。
詳細
「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。
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「Google Cloud での TensorFlow を使用した画像の分類」スキルバッジ コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、TensorFlow と Vertex AI を使用して ML モデルを作成し、トレーニングします。主に Vertex AI Workbench ユーザー管理ノートブックを操作します。
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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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Google Cloud ネットワークの設定コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。
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