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Fenomanana Valentin NOMENJANAHARY

メンバー加入日: 2024

ダイヤモンド リーグ

16968 ポイント
Google Cloud 上でのコンテナ化アプリケーションの開発 Earned 2月 5, 2026 EST
[DEPRECATED] エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 4月 14, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 4月 12, 2025 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 4月 12, 2025 EDT
Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理 Earned 4月 12, 2025 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 4月 5, 2025 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 4月 4, 2025 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 4月 2, 2025 EDT
Google Cloud での生成 AI アプリの作成 Earned 4月 1, 2025 EDT
Google Cloud を使用したアプリケーション開発: 基礎 Earned 3月 31, 2025 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 11月 20, 2024 EST
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 11月 18, 2024 EST

このコースでは、コンテナの概要と、コンテナ イメージをビルドし、パッケージ化する方法について説明します。また、コンテナの作成と保護に関するベスト プラクティスを紹介し、アプリケーション開発者向けに Cloud Run と Google Kubernetes Engine の概要を説明します。

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このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）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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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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ネットワーキングはクラウド コンピューティングにおける主要なテーマです。Google Cloud の基盤となる 構造であり、すべてのリソースとサービスを 相互に接続するものです。このコースでは、Google Cloud の基本的なネットワーキング サービスについて学び、 優れたネットワークを開発するための専用ツールを使用して実践演習を 行います。VPC についての詳細な学習から、エンタープライズ クラスのロードバランサの作成まで、 「Google Cloud ネットワークにおけるデプロイの自動化とトラフィックの管理」では、 堅牢なネットワークを今すぐ構築するために必要となる実践的な経験を積むことができます。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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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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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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生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？ このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクション レディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築します。

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このコースでは、Google Cloud でのアプリケーション開発の基礎を学びます。クラウド アプリケーションのベスト プラクティスと、アプリケーションのユース ケースに合わせてコンピューティング オプションとデータ オプションを選択する方法を習得します。生成 AI の概要と、アプリケーション構築における活用方法について紹介します。Google Cloud で実行されているアプリケーションの認証と認可、アプリケーションのデプロイ、継続的インテグレーションと継続的デリバリー、モニタリングとパフォーマンス調整について学びます。講義とハンズオンラボを通じて、Google Cloud でアプリケーションの構築と実行を始める方法を学びます。

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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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「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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